HDBSCAN与hausdorff距离连用的Python代码

这是一个示例代码，展示如何在Python中使用HDBSCAN和Hausdorff距离：

from hdbscan import HDBSCAN
from scipy.spatial.distance import directed_hausdorff

# 构造样本数据
X = [[1, 2], [1, 3], [2, 2], [2, 3], [8, 7], [8, 8], [9, 7], [9, 8]]

# 定义距离函数
def hausdorff_distance(X, Y):
    return max(directed_hausdorff(X, Y)[0], directed_hausdorff(Y, X)[0])

# 创建HDBSCAN聚类器
clusterer = HDBSCAN(min_cluster_size=2, metric=hausdorff_distance)

# 拟合数据并进行聚类
labels = clusterer.fit_predict(X)

# 打印结果
print(labels)

在上面的代码中，我们首先定义了一个样本数据集X，它有两个特征。然后，我们定义了一个距离函数hausdorff_distance，它使用Scipy库中的directed_hausdorff函数计算两个样本之间的Hausdorff距离。接下来，我们创建了一个HDBSCAN聚类器，并将min_cluster_size设置为2，metric参数设置为我们刚刚定义的hausdorff_distance函数。

最后，我们使用拟合后的聚类器对X进行聚类，并打印结果。注意，由于我们使用的是HDBSCAN算法，所以聚类标签可以是负数，表示噪声点。