使用HDBSCAN对2维数据进行聚类

好的，以下是一个使用HDBSCAN对2维数据进行聚类的示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import hdbscan

# 生成2维数据
np.random.seed(0)
data = np.random.randn(100, 2)

# 使用HDBSCAN进行聚类
clusterer = hdbscan.HDBSCAN(min_cluster_size=5)
clusterer.fit(data)

# 可视化聚类结果
color_palette = plt.cm.get_cmap('Paired', np.max(clusterer.labels_) + 1)
cluster_colors = [color_palette(x) if x >= 0 else (0.5, 0.5, 0.5) for x in clusterer.labels_]
plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], s=50, linewidth=0, c=cluster_colors, alpha=0.5)
plt.show()

在这个示例中，我们生成了100个二维数据点，并使用HDBSCAN算法对其进行聚类。在可视化聚类结果时，我们使用了一个颜色映射来将不同的聚类标签映射到不同的颜色。

相关问题

将经轨迹数据经过hausdorff距离从点变成线，然后用HDBSCAN对线进行聚类的Python代码

我可以帮您寻找相关的 Python 代码。下面是一个示例：

import numpy as np
from scipy.spatial.distance import directed_hausdorff
import hdbscan

# 假设您有一些样本点数据 saved_points，其中每个样本点的形状为 (n, 2)。
saved_points = ...

# 创建一个空的 ND-array，我们将使用它来保存经过 Hausdorff 变换的线。
saved_lines = np.empty((0, saved_points.shape[1], saved_points.shape[1]))

# 对于每个样本点，我们将使用 directed_hausdorff 函数来计算其变换后的线。
for point in saved_points:
    # 为了使用 directed_hausdorff 函数，我们需要将样本点重复两次
    # 并将它们分别视为源和目标点云。
    distance_forward = directed_hausdorff(point.repeat(saved_points.shape[0], 0), saved_points)[0]
    distance_backward = directed_hausdorff(saved_points, point.repeat(saved_points.shape[0], 0))[0]
    # 将 Hausdorff 距离包装在新创建的二维数组中。
    distance_matrix = np.array([[0, distance_backward], [distance_forward, 0]])
    # 使用 scipy 中的 simmetric 固定化值函数将距离变换为一个二元组。
    fixed_distance = pyfunc(lambda x: (x - x.min()) / (x.max() - x.min()), (distance_matrix,))
    # 将经过 Hausdorff 变换的线添加到 saved_lines 中。
    saved_lines = np.append(saved_lines, fixed_distance[np.newaxis, :, :], axis=0)

# 现在可以使用 HDBSCAN 算法对聚类进行线聚类了。
clusterer = hdbscan.HDBSCAN(min_cluster_size=5, metric='precomputed')
clusterer.fit(np.concatenate(saved_lines, axis=0))

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