Python 基于地理坐标的最大内距离聚类

我有一个包含Lat-long数据的数据集

('ID','Latitude','Longitude')

('A0001',19.222,71.555)

利用这些数据，我计算了距离矩阵，其中M[I][j]是ID:I和ID:j之间的距离

使用以下代码计算距离：

geopy.distance.vincenty((a,b),(c,d)).miles

有没有找到半径在X英里以内的星团的最佳方法

大多数当前的聚类，如“DBSCAN”K-Means，提供了最小距离和最小样本的选项，但是我正在寻找提供最大距离的聚类方法

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其次，如果不需要，我可以不计算距离矩阵。

完成链接层次聚类

如果在距离x处切割树，则同一簇中的任意两点的距离最多为x。它不是最优的（因为这将是NP完全的），但通常已经足够好了