# python-ibbd-algo

**Repository Path**: deeao/python-ibbd-algo

## Basic Information

- **Project Name**: python-ibbd-algo
- **Description**: 同步自：https://github.com/ibbd-dev/python-ibbd-algo.git
- **Primary Language**: Python
- **License**: Apache-2.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2023-03-15
- **Last Updated**: 2023-03-15

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# python-ibbd-algo

IBBD常用算法

## Install

```sh
# 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
```

## 支持的算法列表

### 序列相关函数

从两个序列中找到得分最高的匹配

```python
from ibbd_algo.sequence import Match

```

### Optics

scikit-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。

```python
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：

```python
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)
```