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DBSCAN (scikit Learn の実装) と位置データを使用してクラスター化しようとしています。私のデータは np 配列形式ですが、Haversine 式で DBSCAN を使用するには、距離行列を作成する必要があります。これを行おうとすると、次のエラーが発生します(「モジュール」呼び出し不可エラー)。オンラインで読んだことから、これはインポートエラーですが、私には当てはまらないと確信しています。独自の hasersine 距離式を作成しましたが、これでエラーが発生することはないと確信しています。

これは私の入力データ、np 配列 (ResultArray) です。

[[ 53.3252628   -6.2644198 ]
[ 53.3287395   -6.2646543 ]
[ 53.33321202  -6.24785807]
[ 53.3261015   -6.2598324 ]
[ 53.325291    -6.2644105 ]
[ 53.3281323   -6.2661467 ]
[ 53.3253074   -6.2644483 ]
[ 53.3388147   -6.2338417 ]
[ 53.3381102   -6.2343826 ]
[ 53.3253074   -6.2644483 ]
[ 53.3228188   -6.2625379 ]
[ 53.3253074   -6.2644483 ]]

そして、これがエラーになっているコード行です。

distance_matrix = sp.spatial.distance.squareform(sp.spatial.distance.pdist
(ResultArray,(lambda u,v: haversine(u,v))))

これはエラーメッセージです：

File "Location.py", line 48, in <module>
distance_matrix = sp.spatial.distance.squareform(sp.spatial.distance.pdist
(ResArray,(lambda u,v: haversine(u,v))))
File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/scipy/spatial/distance.py", line 1118, in pdist
dm[k] = dfun(X[i], X[j])
File "Location.py", line 48, in <lambda>
distance_matrix = sp.spatial.distance.squareform(sp.spatial.distance.pdist
(ResArray,(lambda u,v: haversine(u,v))))
TypeError: 'module' object is not callable

scipy を sp としてインポートします。(scipy を sp としてインポート)

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Scipy を使用すると、このリンクのドキュメントで提案されているカスタム距離関数を定義でき、便宜上ここに報告されます。

Y = pdist(X, f)

Computes the distance between all pairs of vectors in X using the user supplied 2-arity function f. For example, Euclidean distance between the vectors could be computed as follows:

dm = pdist(X, lambda u, v: np.sqrt(((u-v)**2).sum()))

ここで、このリンクのコードに触発された私のバージョンのコードを報告します。

from numpy import sin,cos,arctan2,sqrt,pi # import from numpy
# earth's mean radius = 6,371km
EARTHRADIUS = 6371.0

def getDistanceByHaversine(loc1, loc2):
    '''Haversine formula - give coordinates as a 2D numpy array of
    (lat_denter link description hereecimal,lon_decimal) pairs'''
    #      
    # "unpack" our numpy array, this extracts column wise arrays
    lat1 = loc1[1]
    lon1 = loc1[0]
    lat2 = loc2[1]
    lon2 = loc2[0]
    #
    # convert to radians ##### Completely identical
    lon1 = lon1 * pi / 180.0
    lon2 = lon2 * pi / 180.0
    lat1 = lat1 * pi / 180.0
    lat2 = lat2 * pi / 180.0
    #
    # haversine formula #### Same, but atan2 named arctan2 in numpy
    dlon = lon2 - lon1
    dlat = lat2 - lat1
    a = (sin(dlat/2))**2 + cos(lat1) * cos(lat2) * (sin(dlon/2.0))**2
    c = 2.0 * arctan2(sqrt(a), sqrt(1.0-a))
    km = EARTHRADIUS * c
    return km

そして、次の方法で呼び出します。

D = spatial.distance.pdist(A, lambda u, v: getDistanceByHaversine(u,v))

私の実装では、行列 A は最初の列として経度の値を持ち、2 番目の列として 10 進法で表された緯度の値を持ちます。

于 2014-06-24T13:10:55.757 に答える
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@TommasoFの回答を参照してください。この答えは間違っています:pdistカスタム距離関数を選択できます。正解に選ばれなくなったら、回答を削除します。

単にカスタム距離関数を渡すことはできませんscipy。docspdistで読むことができるように、いくつかのオプションがありますが、ハーバーサイド距離はサポートされているメトリックのリストに含まれていません。

(Matlabpdistはオプションをサポートしていますが、こちらを参照してください)

「手動で」計算を行う必要があります。つまり、ループを使用すると、次のようなものが機能します。

from numpy import array,zeros

def haversine(lon1, lat1, lon2, lat2):
    """  See the link below for a possible implementation """
    pass

#example input (your's, truncated)
ResultArray = array([[ 53.3252628, -6.2644198 ],
                     [ 53.3287395  , -6.2646543 ],
                     [ 53.33321202 , -6.24785807],
                     [ 53.3253074  , -6.2644483 ]])

N = ResultArray.shape[0]
distance_matrix = zeros((N, N))
for i in xrange(N):
    for j in xrange(N):
        lati, loni = ResultArray[i]
        latj, lonj = ResultArray[j]
        distance_matrix[i, j] = haversine(loni, lati, lonj, latj)
        distance_matrix[j, i] = distance_matrix[i, j]

print distance_matrix
[[ 0.          0.38666203  1.41010971  0.00530489]
 [ 0.38666203  0.          1.22043364  0.38163748]
 [ 1.41010971  1.22043364  0.          1.40848782]
 [ 0.00530489  0.38163748  1.40848782  0.        ]]

参考までに、Haverside の Python での実装については、こちらを参照してください。

于 2014-02-27T22:37:59.227 に答える