Python中基于字符串/整数序列的聚类和距离/相异矩阵

我有客户在店逗留期间的数据。商店有4个区域；1、2、3和4区。现在每两分钟，我会根据他所在的区域，把他的读数记为10个数字。例：

1-1-1-1-1-1-1-1-3-3-2
4-4-3-3-3-3-3-2-1-3-3
3-4-1-2-2-3-1-4-2-1-4

基本上，我希望有一些客户主要位于某个特定区域，并且他们会相应地聚集在一起。因此，在第一个序列中，客户似乎更喜欢1区，下一个是3区，最后一个是like noise

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我输入程序的只是一组序列（未标记）。如何生成一个距离/相异矩阵来计算Python中每个序列之间的距离？

经过一点挖掘，我在Python中找到了textdistance库

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尽管我的输入是一个整数序列，但对于这个问题它似乎工作得很好。

经过一点挖掘，我发现了python中的textdistance库

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尽管我的输入是一个整数序列，但它似乎对这个问题很有效。

您可以使用余弦距离或欧几里德距离来计算距离

https://docs.scipy.org/doc/scipy-0.14.0/reference/generated/scipy.spatial.distance.cosine.html

https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.pairwise.euclidean_distances.html

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可以使用余弦距离或欧几里德距离来计算距离

https://docs.scipy.org/doc/scipy-0.14.0/reference/generated/scipy.spatial.distance.cosine.html

https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.pairwise.euclidean_distances.html

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你最后使用了哪种距离法？我有Ratcliff-Obershelp相似性，得到了相当好的结果。你最后使用了哪种距离法？我有Ratcliff-Obershelp相似性，得到了相当好的结果