Структура ELKI DBSCAN RESULT

Я не могу получить точки, которые находятся в каждом кластере, возвращаемом elki dbscan.

ArrayList<Clustering<?>> cs = ResultUtil.filterResults(result,
                Clustering.class);
        for (Clustering<?> c : cs) {
            int i = 0;
            System.out.println("clusters: " + c.getAllClusters().size());
            for (de.lmu.ifi.dbs.elki.data.Cluster<?> cluster : c
                    .getAllClusters()) {
                System.out.println("\nclusters : " + cluster.getNameAutomatic()
                        + " , IsNoise:" + cluster.isNoise() + ", Size:"
                        + cluster.size());

Выход:

clusters: 4

clusters : Cluster , IsNoise:false, Size:240

clusters : Cluster , IsNoise:false, Size:374

clusters : Cluster , IsNoise:false, Size:4901

clusters : Noise , IsNoise:true, Size:211

Я прошел через это Запуск DBSCAN в ELKI!. Тем не менее я не могу обойти, чтобы увидеть точки в кластере. Я хочу сохранить его в массиве. Какова структура кластера, хранящегося в elki?? Я застрял !!


dbscan elki
person sau    schedule 28.05.2014    source источник

Ответы (1)


arrow_upward
3
arrow_downward

Используйте cluster.getDBIDs() для получения членов кластера.

Чтобы получить необработанные данные, извлеките объекты из исходного Relation, который вы проанализировали.

for (DBIDIter iter = cluster.getIDs().iter(); iter.valid(); iter.advance()) {
    DoubleVector obj = relation.get(iter);

Обратите внимание, что ELKI позволяет проводить абстрактный анализ данных. при использовании матрицы расстояний. В таких случаях у вас может не быть отношения DoubleVector, а только идентификаторы объектов. Вот почему кластер не состоит из векторов. Они состоят из коллекции DBIDs и, в некоторых случаях, из модели кластера, такой как вектор центроида.

person Erich Schubert    schedule 28.05.2014
comment
Большое спасибо Это была большая помощь !! - person sau; 28.05.2014