machine-learning - 如何使用具有 dkb 值的集群算法？

Question

我有一个带有几何字段的数据框。我想hdbscan在几何字段上运行集群算法（在这种情况下）。

我正在尝试执行以下步骤：

1. 加载df
2. 创建类似的函数，将字符串转换为wkb并返回 2 点之间的距离。

继承人的代码：

import pandas as pd
import hdbscan
from shapely import wkb



def load_df():
    # load dataframe with geometry column (values are in wkb format)

def sim(x, y):
    wkb_x = wkb.loads(bytes.fromhex(x))
    wkb_y = wkb.loads(bytes.fromhex(y))
    return wkb_x.distance(wkb_y)


def main():

    df = load_df()
    clusterer = hdbscan.HDBSCAN(metric=sim)
    clusterer.fit(df['geometry'])
    print("finsie")


if __name__ == "__main__":
    main()

但我收到错误（fit在线）：

ValueError: could not convert string to float: '010...."

如何hdbscan在 wkb 值上运行（或任何其他集群算法）？

标签： machine-learningscikit-learnhdbscan