根据地理坐标查找具有最大内距的聚类

Question

我有包含经纬度数据的数据集。

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

('A0001',19.222,71.555)

我使用这些数据计算了距离矩阵，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 X 英里内的集群的最佳方法。

大多数当前聚类，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。

其次，如果不需要的话，我可以不计算距离矩阵。

Answer 1

做完整的连锁层次聚类。

如果你在距离x处砍树，同一簇中的任意两点的距离最多为x。它不是最佳的（因为那将是 NP 完全的）但通常足够好。