从质心点创建基于半径的分组

Question

我有一个纬度和经度数组。另外，我还有另一个质心数组。

points = np.array([[33.    , 41.    ],
       [-36, 52],
       [-55, 41.277 ],
       [34.4823, 33 ],
       [-32, 41.1424],
       [34.3931, 25 ],
       [-14, 41.0576],
       [34.2395, 44],
       [-85, 51],
       [-38, 40.9793]])

centroids = np.array([[35, 42],
[31, 40]
[25, 33],
[-55, 40],
[-85, 50]])

所以，我想根据给定半径的质心数组对我的点数组进行聚类。然后，我的质心数组将是我的质心，并会找出哪些点在 10 米的距离内，例如。

我以为使用了 K 均值，但我不知道如何使用。我想在这里得到一些帮助。

Answer 1

你没有聚类。

您正在分类指向现有中心。现在基本上是 1 最近邻分类。另见：rocchio 分类器

现在你还没有指定如果最近的中心太远该怎么办......但是没有模式发现 - 只是邻居搜索。

从质心点创建基于半径的分组

Create radius-based grouping from centroid points

python

cluster-analysis

radius