我试图为 scikit-learn DBSCAN 实现指定一个自定义聚类函数：
def geodistance(latLngA, latLngB):
print latLngA, latLngB
return vincenty(latLngA, latLngB).miles
cluster_labels = DBSCAN(
eps=500,
min_samples=max(2, len(found_geopoints)/10),
metric=geodistance
).fit(np.array(found_geopoints)).labels_
然而，当我打印出距离函数的参数时，它们根本不是我所期望的：
[ 0.53084126 0.19584111 0.99640966 0.88013373 0.33753788 0.79983037
0.71716144 0.85832664 0.63559538 0.23032912]
[ 0.53084126 0.19584111 0.99640966 0.88013373 0.33753788 0.79983037
0.71716144 0.85832664 0.63559538 0.23032912]
这就是我的found_geopoints 数组的样子：
[[ 4.24680600e+01 1.40868060e+02]
[ -2.97677600e+01 -6.20477000e+01]
[ 3.97550400e+01 2.90069000e+00]
[ 4.21144200e+01 1.43442500e+01]
[ 8.56111000e+00 1.24771390e+02]
...
那么为什么距离函数的参数不是纬度经度对呢？
我似乎找到了一种解决方法，可以使用以下方法计算距离矩阵：http://scikit-learn.org/stable/modules/ generated/sklearn.metrics.pairwise.pairwise_distances.html http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.pairwise.pairwise_distances.html然后用它作为参数DBSCAN(metric='precomputed').fit(distance_matrix)
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