聚类/最近邻居
[英]Clustering/Nearest Neighbor
问题描述
我有成千上万的数据点（x，y）来自5到6个不同的来源。 我需要根据特定的距离标准对它们进行唯一分组，以使形成的组应仅包含来自每个源的一个输入，并且组中的每个输入应在特定距离d之内。 形成的组应该是最佳匹配。
- 这是群集和最近邻居的组合吗？
- 对算法有什么建议？
- 是否有任何开源可用？
我看到许多参考文献都说KD树实现和k聚类等。我不确定如何才能适应此特定需求。
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聚类算法和“扩展”聚类以包括N个最近邻居
[英]Clustering algorithm and “extending” clusters to include N nearest neighbours
关于“如何从统计学习要素中绘制k-最近邻分类器的决策边界？”的变化。
[英]Variation on “How to plot decision boundary of a k-nearest neighbor classifier from Elements of Statistical Learning?”
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