IBBD常用算法
# 安装依赖
pip3 install -r https://github.com/ibbd-dev/python-ibbd-algo/raw/master/requirements.txt
# 安装
pip3 install git+https://github.com/ibbd-dev/python-ibbd-algo.git从两个序列中找到得分最高的匹配
from ibbd_algo.sequence import Matchscikit-learn中包含很多聚类的算法，但是在使用的过程中发现一个比较大的问题，如optics算法，不能自定义距离，只能造一个轮子。
from ibbd_algo.optics import Optics
points = [
np.array((1, 1)),
np.array((1, 3)),
np.array((2, 2)),
np.array((4, 6)),
np.array((5, 7)),
]
# 默认使用欧氏距离
optics = Optics(4, 2)
optics.fit(points)
labels = optics.cluster(2)
print(labels)
# 输出：[0 0 0 1 1]可以使用自定义距离：
def distance(point1, point2):
data = [abs(a-b) for a, b in zip(point1, point2)]
return sum(data)
optics = Optics(4, 2, distance=distance)
optics.fit(points)