sklearn.cluter kmeans自定义距离

在sklearn中使用KMeans算法时，默认的距离度量是欧氏距离（Euclidean distance）。但是，你可以自定义距离度量来适应特定的需求。下面是一个使用自定义距离函数的示例：

首先，你需要定义一个函数来计算样本之间的距离。这个函数应该接受两个样本作为参数，并返回一个标量值作为它们之间的距离度量。下面是一个简单的例子，假设我们想使用曼哈顿距离（Manhattan distance）作为自定义距离度量：

from sklearn.metrics.pairwise import pairwise_distances

def manhattan_distance(x, y):
    return np.sum(np.abs(x - y))

# 使用自定义距离度量
kmeans = KMeans(n_clusters=3, init='random', n_init=10, algorithm='full', metric=manhattan_distance)

# 训练模型
kmeans.fit(data)

在上面的代码中，我们首先导入`pairwise_distances`函数，它可以用于计算样本之间的距离。然后，我们定义了一个`manhattan_distance`函数来计算曼哈顿距离。最后，我们创建了一个KMeans对象，并将`metric`参数设置为`manhattan_distance`，这样KMeans算法将使用我们自定义的距离度量来进行聚类。

需要注意的是，如果你想使用其他自定义的距离度量，可以根据需要编写相应的距离函数。另外，还可以使用`pairwise_distances`函数来计算不同样本之间的距离矩阵，并将其传递给KMeans算法的`metric`参数。这样可以更灵活地使用不同的距离度量。