편집 거리/레벨 간 거리에 따라 ELKI를 사용하여 많은 수의 문자열을 클러스터링해야합니다. 데이터 세트가 너무 커서 파일 기반 사전 계산 된 거리 행렬을 피하고 싶습니다. 어떻게 할 수 있습니까? (a) 파일에서 ELKI로 문자열 데이터를로드하십시오 ("레이블"만)? (b)는 라벨에 액세스하는 거리 함수를 구현 (AbstractDBIDDistanceFun
클러스터링의 기본 설정은 EuclideanDistanceFunction과 같이 세부적으로 작동하는 것 같습니다. 그러나, 나는 위도 LNG /의 형태로 공간 데이터와 클러스터링을 실행하려면 나는 거리의 기능을 변경할 때 elki 나에 충돌 : Running: -dbc.in /tmp/test_data_lnglat-test.dat -db.index tree.s
LOF의 자체 구현을 작성했으며 ELKI 및 RapidMiner의 구현과 결과를 비교하려고하지만 모든 3 가지 결과가 다릅니다! 나는 이유를 알아 내려고 노력하고있어. 내 참조 데이터 세트는 1 차원이며 복제본이 많은 실제 값은 102 개입니다. 나는 그것을 아래에 게시하려고 노력할 것이다. 먼저 RapidMiner 구현. LOF 점수는 ELKI와 나의 결
저는 보통 R 사용자입니다. (시작 R 사용자이지만, 멈추기 시작했습니다.) 그러나 나는 ELKI에 대해 긍정적 인 것들, 특히 그 속도를 들었다. 나는이 오래된 게시물 "How to group nearby latitude and longitude locations stored in SQL"에 와서 Anony-Mousse가 게시 한 답변은 내가하고 싶은 것
데이터 분석을 위해 ELKI를 사용하기 시작했지만, DBSCAN을 실행 한 후 계산 된 볼록 선의 클러스터 출력을 출력 할 수없는 것 같습니다. 시각화 GUI를 통해 볼록 선체를 시각화 할 수 있지만 KML 파일을 생성 할 수는 없습니다. 클러스터링 결과를 ResultWriter resulthandler를 사용하여 폴더에 쓸 수도 있지만 KMLOutputH