Question

在搜索最合适的密度聚类工具并决定试用它的这几天，我一直在为ELKI喋喋不休。对于DBSCAN，我成功地重现了将文件“3clusters-and-noise-2d.csv”聚类的测试，并且还设法通过来自github的ELKI代码（最新版本）打印每个集群中的集群元数据和点在java中（我对cli或ui工具并不感兴趣）。

现在，我想使用某种内部java结构来创建数据库，而不是通过文件导入来减少写入和读取开销。

在提供的example中，我可以执行此操作但仅适用于文件的第一列。

我的问题基本上是，当java中已存在相同的数据时，如何创建通过文件创建的同一数据库？

知道了！

所以在经过一些调整之后，基本上你要做的就是使用2d数组的双精度数，其中每一行代表一个点，你的列数与你的维度一样......创建你的数据库而不读取文件，你基本上使用了一个ArrayAdapterDatabaseConnection如下：

    double[][] data = new double[NUM_OF_POINTS][NUM_OF_DIMENSIONS]; 
    //populate data according to your app
    DatabaseConnection dbc = new ArrayAdapterDatabaseConnection(data);
    Database db = new StaticArrayDatabase(dbc, null);
    db.initialize();

    //dbscan algorithm setup
    params = new ListParameterization();
    params.addParameter(DBSCAN.Parameterizer.EPSILON_ID, 0.04);
    params.addParameter(DBSCAN.Parameterizer.MINPTS_ID, 20);
    DBSCAN<DoubleVector> dbscan = ClassGenericsUtil.parameterizeOrAbort(DBSCAN.class, params);

    //run DBSCAN on database
    Clustering<Model> result = dbscan.run(db);

我已经使用“3clusters-and-noise-2d.csv”数据集对此进行了测试，并且当我通过file或arrayadapter传递它们时，我可以确认得到相同的结果。

Answer 1

可以在ELKI来源中找到完整的示例：

http://elki.dbs.ifi.lmu.de/browser/elki/elki/src/main/java/tutorial/javaapi/PassingDataToELKI.java

它生成随机数据并在其上运行k-means。它还显示了如何可靠地将DBIDs映射回您的数据点。

如何使用ELKI

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