MOA 的 StreamKM 集群没有 return 任何结果
MOA's StreamKM clustering doesn't return any result
我目前正在尝试将大量数据点聚类到给定数量的聚类中,我想尝试 MOA 基于流的 k-means StreamKM
。我尝试使用随机数据做的一个非常简单的示例如下所示:
StreamKM streamKM = new StreamKM();
streamKM.numClustersOption.setValue(5); // default setting
streamKM.widthOption.setValue(100000); // default setting
streamKM.prepareForUse();
for (int i = 0; i < 150000; i++) {
streamKM.trainOnInstanceImpl(randomInstance(2));
}
Clustering result = streamKM.getClusteringResult();
System.out.println("size = " + result.size());
System.out.println("dimension = " + result.dimension());
随机实例创建如下:
static DenseInstance randomInstance(int size) {
DenseInstance instance = new DenseInstance(size);
for (int idx = 0; idx < size; idx++) {
instance.setValue(idx, Math.random());
}
return instance;
}
然而,当 运行 给定的代码时,似乎没有创建集群:
System.out.println("size = " + result.size()); // size = 0
System.out.println("dimension = " + result.dimension()); // NPE
还有什么我需要注意的吗,或者我对 MOA 集群概念有根本性的误解?
我认为 prepareForUse()
方法不是初始化算法的正确方法。
而不是 streamKM.prepareForUse();
,你应该使用 streamKM.resetLearning();
.
简而言之,您的代码应该是这样的:
StreamKM streamKM = new StreamKM();
streamKM.numClustersOption.setValue(5); // default setting
streamKM.widthOption.setValue(100000); // default setting
streamKM. resetLearning(); // UPDATED CODE LINE !!!
for (int i = 0; i < 150000; i++) {
streamKM.trainOnInstanceImpl(randomInstance(2));
}
Clustering result = streamKM.getClusteringResult();
System.out.println("size = " + result.size());
System.out.println("dimension = " + result.dimension());
我目前正在尝试将大量数据点聚类到给定数量的聚类中,我想尝试 MOA 基于流的 k-means StreamKM
。我尝试使用随机数据做的一个非常简单的示例如下所示:
StreamKM streamKM = new StreamKM();
streamKM.numClustersOption.setValue(5); // default setting
streamKM.widthOption.setValue(100000); // default setting
streamKM.prepareForUse();
for (int i = 0; i < 150000; i++) {
streamKM.trainOnInstanceImpl(randomInstance(2));
}
Clustering result = streamKM.getClusteringResult();
System.out.println("size = " + result.size());
System.out.println("dimension = " + result.dimension());
随机实例创建如下:
static DenseInstance randomInstance(int size) {
DenseInstance instance = new DenseInstance(size);
for (int idx = 0; idx < size; idx++) {
instance.setValue(idx, Math.random());
}
return instance;
}
然而,当 运行 给定的代码时,似乎没有创建集群:
System.out.println("size = " + result.size()); // size = 0
System.out.println("dimension = " + result.dimension()); // NPE
还有什么我需要注意的吗,或者我对 MOA 集群概念有根本性的误解?
我认为 prepareForUse()
方法不是初始化算法的正确方法。
而不是 streamKM.prepareForUse();
,你应该使用 streamKM.resetLearning();
.
简而言之,您的代码应该是这样的:
StreamKM streamKM = new StreamKM();
streamKM.numClustersOption.setValue(5); // default setting
streamKM.widthOption.setValue(100000); // default setting
streamKM. resetLearning(); // UPDATED CODE LINE !!!
for (int i = 0; i < 150000; i++) {
streamKM.trainOnInstanceImpl(randomInstance(2));
}
Clustering result = streamKM.getClusteringResult();
System.out.println("size = " + result.size());
System.out.println("dimension = " + result.dimension());