问ELKI DBSCAN结果结构
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Stack Overflow用户

提问于 2014-05-28 06:12:00

回答 1查看 485关注 0票数 1

我无法获得elki返回的每个集群中的点数。

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());

产出如下：

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

我经历过这个Running DBSCAN in ELKI！尽管如此，我还是无法看到星系团中的点。我想把它存储在阵列里。elki存储的集群的结构是什么？？我被卡住了！

dbscan

elki

回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2014-05-28 08:40:25

使用cluster.getDBIDs()获取集群成员。

要获取原始数据，请从您分析的原始Relation中检索对象。

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

注意，ELKI允许对数据进行抽象分析--例如，当使用距离矩阵时。在这种情况下，您可能没有DoubleVector关系，但只有对象ID。这就是为什么集群不包含向量的原因。它们由一个DBIDs集合组成，在某些情况下还包括一个集群模型，例如一个质心向量。

票数 3

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/23904018

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