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外れ値を検出するために、ELKI SOD アルゴリズムの入力データとして疎行列を使用しようとしています。スパース データに関するハウツーとよくある質問のページでヘルプを探していたので、次のように SparseNumberVectorLabelParser と SparseVectorFieldFilter を使用しようとしました。

//data is a mxn matrix    
ArrayAdapterDatabaseConnection dataArray = new ArrayAdapterDatabaseConnection(data);
SparseDoubleVector.Factory sparseVector = new SparseDoubleVector.Factory();
SparseNumberVectorLabelParser<SparseDoubleVector> parser = new SparseNumberVectorLabelParser<SparseDoubleVector>(Pattern.compile("s*[,;s]s*")," \" ",Pattern.compile("^s*(#|//|;).*$"),null, sparseVector);
SparseVectorFieldFilter<SparseDoubleVector>  sparseFilter = new SparseVectorFieldFilter<SparseDoubleVector>();

ListParameterization params = new ListParameterization();
params.addParameter(AbstractDatabase.Parameterizer.DATABASE_CONNECTION_ID, dataArray);
params.addParameter(AbstractDatabaseConnection.Parameterizer.PARSER_ID, parser);
params.addParameter(AbstractDatabaseConnection.Parameterizer.FILTERS_ID, sparseFilter);
Database db = ClassGenericsUtil.parameterizeOrAbort(StaticArrayDatabase.class, params);
db.initialize();

params = new ListParameterization();
params.addParameter(SOD.Parameterizer.KNN_ID, 25);
params.addParameter(SharedNearestNeighborPreprocessor.Factory.NUMBER_OF_NEIGHBORS_ID, 10);
SOD<DoubleVector> sodAlg = ClassGenericsUtil.parameterizeOrAbort(SOD.class, params);
OutlierResult result = sodAlg.run(db);

しかし、私はこのランタイム例外を持っています:

Exception in thread "main" de.lmu.ifi.dbs.elki.data.type.NoSupportedDataTypeException: No data type found satisfying: NumberVector,field
Available types: DBID DoubleVector,field,mindim=7606,maxdim=12968
at de.lmu.ifi.dbs.elki.database.AbstractDatabase.getRelation(AbstractDatabase.java:154)
at de.lmu.ifi.dbs.elki.algorithm.AbstractAlgorithm.run(AbstractAlgorithm.java:80)

これはJavaコード内でSparseNumberVectorLabelParserとSparseVectorFieldFilterを使用する正しい方法ですか?

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