我是机器学习和python的新手，我的目标是通过聚类来试验路线预测。
我刚刚开始使用DBSCAN并且我能够获得结果，给出一组坐标作为fit程序的输入，例如[[1,1]，[2,2]，[3,3]，......]，包括所有路线的所有坐标。
但是，我真正想要的是为DBSCAN提供一个包含所有路由/行的集合，而不是包含所有路由的所有坐标的集合。因此，我的问题是这是否可行（甚至是否有意义？）如果是这样，我怎么能做到这一点？
感谢您的时间。
为什么您认为基于密度的聚类是聚类路由的好选择？你会在这里使用什么样的密度概念？
我宁愿尝试使用适当的路由距离进行分层聚类。
但是如果你还有距离矩阵，你当然可以尝试使用DBSCAN“免费”（计算距离将比DBSCAN在距离矩阵上更昂贵）。