如何在 DBSCAN 中绘制（在 python 中）给定最小点值的距离图？？？
我正在寻找拐点和相应的 epsilon 值。
在 sklearn 中，我没有看到任何返回此类距离的方法......我错过了什么吗？
您可能想使用 numpy 提供的矩阵运算来加速距离矩阵计算。
def k_distances2(x, k):
dim0 = x.shape[0]
dim1 = x.shape[1]
p=-2*x.dot(x.T)+np.sum(x**2, axis=1).T+ np.repeat(np.sum(x**2, axis=1),dim0,axis=0).reshape(dim0,dim0)
p = np.sqrt(p)
p.sort(axis=1)
p=p[:,:k]
pm= p.flatten()
pm= np.sort(pm)
return p, pm
m, m2= k_distances2(X, 2)
plt.plot(m2)
plt.ylabel("k-distances")
plt.grid(True)
plt.show()
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