Python 中的球形 k 均值实现

我一直在使用scipy 的 k 均值 http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/cluster.vq.html已经有一段时间了，我对它在可用性和效率方面的工作方式感到非常满意。然而，现在我想探索不同的 k 均值变体，更具体地说，我想应用球形 k 均值 http://www.jstatsoft.org/v50/i10/paper在我的一些问题中。

你知道球形 k 均值有什么好的 Python 实现（即类似于 scipy 的 k 均值）吗？如果不是，修改 scipy 的源代码以使其 k 均值算法适应球形有多难？

谢谢。

在球形 k 均值中，您的目标是保证中心位于球体上，因此您可以调整算法以使用余弦距离，并且还应该对最终结果的质心进行归一化。

当使用欧几里德距离时，我更喜欢将该算法视为在每次迭代中将聚类中心投影到单位球体上，即，应该在每个最大化步骤之后对中心进行归一化。

事实上，当中心和数据点都归一化时，余弦距离和欧氏距离之间存在 1 对 1 的关系

|a - b|_2 = 2 * (1 - cos(a,b))

套餐jasonlaska/spherecluster https://github.com/jasonlaska/spherecluster修改 scikit-learns 的k-means into spherical k-means并且还提供了另一种球体聚类算法。