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Python sklearn中k-means聚类的距离矩阵传递_Python_Algorithm_Cluster Analysis_K Means - Fatal编程技术网
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Python sklearn中k-means聚类的距离矩阵传递

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根据，它表示k-means需要一个shape=（n_样本，n_特征）的矩阵。但是我提供了一个shape=（n_样本，n_样本）的距离矩阵，其中每个索引保存两个字符串之间的距离。时间序列已使用表示法转换为字符串

当我使用距离矩阵进行聚类时，得到了很好的结果。可能的原因是什么？据我所知，K-medoids是一个使用距离矩阵的函数。

K-means，顾名思义，使用means

计算算术平均值需要访问原始特征，不能使用距离矩阵

K-均值也不使用成对距离。因此，距离矩阵对于该算法是无用的

请选择不同的算法，例如分层聚类。

什么算法支持此功能？