matlab - DBSCAN 聚类的椭圆距离度量

Question

我正在使用 DBSCAN 算法来确定汽车雷达获得的数据集中的集群。Dominik Kellner、Jens Klappstein 和 Klaus Dietmayer（以下链接）的论文“基于网格的 DBSCAN 对雷达数据中的扩展对象进行聚类”提出了一种基于网格的 DBSCAN 方法。因此，搜索半径ε根据范围在方位角方向上变化。范围方向的半径保持不变。正常的 DBSCAN 使用欧几里得距离度量来确定搜索半径在两个方向上相同的epsilon 邻域。我不知道如何进行椭圆搜索而不是圆形搜索。

你知道一个椭圆的距离度量吗？或者，您能否提供一个简短的代码来解决我的问题？我正在使用 MATLAB，但代码可以使用您喜欢的语言。

让我们举一个例子，所以我们谈论同样的事情：

考虑一个笛卡尔坐标系，其范围以米为单位，以度为单位绘制方位角。距离方向的搜索距离应该是距离中心点在两个方向上三米（或可能的观察点）。在方位角方向，搜索半径应为两个方向的五个点。

如果你想不出一个椭圆解，也许线性也可以。

谢谢您的帮助。

https://www.researchgate.net/profile/Dominik_Kellner2/publication/261127945_Grid-based_DBSCAN_for_clustering_extended_objects_in_radar_data/links/57742a7708aead7ba06e60b5.pdf

标签： matlabdistanceeuclidean-distancedbscan