C
custom-distance-metrics
Define custom distance/similarity metrics for clustering and ML algorithms. Use when working with DBSCAN, sklearn, or scipy distance functions with application-specific metrics.
Installation
Pick a client and clone the repository into its skills directory.
Installation
About this skill
Define custom distance/similarity metrics for clustering and ML algorithms. Use when working with DBSCAN, sklearn, or scipy distance functions with application-specific metrics.
How to use
- Zaimportuj DBSCAN z biblioteki sklearn.cluster oraz numpy do obliczeń matematycznych. 2. Zdefiniuj funkcję odległości, która przyjmuje dwa punkty (tablice 1D) i zwraca wartość liczbową reprezentującą odległość między nimi — na przykład metrykę Manhattanu, euklidesową ze zmienionymi wagami lub całkowicie niestandardową. 3. Jeśli chcesz parametryzować metrykę (na przykład różne wagi dla poszczególnych wymiarów), opatrz funkcję odległości w funkcję fabrykującą, która zwraca zamknięcie z ustalonymi parametrami. 4. Przekaż swoją funkcję odległości do DBSCAN poprzez parametr
metric, na przykładDBSCAN(eps=10, min_samples=3, metric=my_distance). 5. Uruchom klastrowanie na swoich danych — algorytm będzie używać Twojej metryki do obliczania odległości między wszystkimi punktami. 6. Eksperymentuj z parametrami funkcji odległości (wagami, skalami) i parametrami DBSCAN (eps, min_samples), aby znaleźć konfigurację najlepiej pasującą do Twojego problemu.