問題タブ [optics-algorithm]

Python でのOPTICSアルゴリズムのまともな実装を探しています。これを使用して、密度ベースの点のクラスター ((x,y) ペア) を形成します。

(x,y) ペアを取り、クラスターのリストを出力するものを探しています。リスト内の各クラスターには、そのクラスターに属する (x, y) ペアのリストが含まれています。

OPTICS クラスタリング アルゴリズム用に順序付けられたシード オブジェクト (またはオブジェクトのインデックス) を配置する優先キューを R で構築する必要があります。

• 1 つの可能性は、配列表現を使用してヒープを使用して実装し、各挿入およびキーの呼び出しでヒープ配列を渡し、変更された配列を返し、呼び出し元の関数で再割り当てすることです。その場合、再割り当て操作によってパフォーマンスが非常に低下し、1 つの挿入操作または減少操作が実行されるたびに、配列全体を 2 回コピーする必要があります。

• もう 1 つの可能性は、関数を呼び出すのではなく、関数内でヒープ操作をコーディングすることです。これにより、コードの繰り返しと煩雑なコードが発生します。

• 私たちが行っているように、アクセスのようなポインタはありますかC

• R の S3 または S4 クラスでユーザー定義関数を宣言できますか? これらの関数の呼び出しには、戻った後も同じ再割り当てが必要だと思う場合(C++/Javaクラスとは異なり、オブジェクトで動作します(私は正しいですか?))

• O(log(n))Rで時間内にオブジェクトをキューに挿入および抽出できる組み込みの方法はありますか?

• 各挿入後に明示的にソートすることを除いて、OPTICSアルゴリズムのオブジェクトの到達可能距離に応じて、シードの優先度ベースの挿入と削除を維持するという目標を達成できる他の方法はありますか?

地理的なポイントをクラスター化する必要があるプロジェクトを実装しています。OPTICS アルゴリズムは非常に優れたソリューションのようです。入力として 2 つのパラメーター (MinPts と Epsilon) が必要です。これらはそれぞれ、クラスターと見なすために必要なポイントの最小数であり、2 つのポイントが同じクラスターに配置できるかどうかを比較するために使用される距離値です。

私の問題は、ポイントが非常に多様であるため、固定のイプシロンを設定できないことです。下の画像を見てください。

ポイント構造は同じでもスケールが異なると、結果は大きく異なります。MinPts=2 および epsilon = 1Km に設定するとします。左側では、アルゴリズムは 2 つのクラスター (赤と青) を作成しますが、右側ではすべてのポイント (赤) を含む 1 つのクラスターを作成しますが、右側でも 2 つのクラスターを取得したいと考えています。

だから私の質問は: この結果を得るためにイプシロン値を動的に計算する方法はありますか?

EDIT 2012 年 6 月 5 日午後 3 時 15 分: javaml ライブラリの OPTICS アルゴリズム実装を使用していると思っていましたが、実際には DBSCAN アルゴリズム実装のようです。ここでの質問は、OPTICS アルゴリズムの Java ベースの実装を知っている人はいますか?

どうもありがとうございました。私の下手な英語をお許しください。

マルコ

ELKI環境でのOPTICS実装の使用に問題があります。私はDBSCANの実装に同じデータを使用しましたが、それは魅力のように機能しました。おそらく私はパラメータで何かが欠けていますが、それを理解することはできません、すべてが正しいようです。

データは単純な300х2行列であり、それぞれに100ポイントを持つ3つのクラスターで構成されます。

DBSCANの結果：

DBSCANのクラスタリング結果

MinPts = 10、Eps = 1

光学結果：

OPTICSのクラスタリング結果

MinPts = 10

私は通常、R ユーザーです (初心者の R ユーザーですが、コツをつかみ始めています)。しかし、私は ELKI について肯定的なことを聞​​いています。特にその速度です。この古い投稿「SQL に保存されている近くの緯度と経度の場所をグループ化する方法」に出くわしましたが、Anony-Mousse によって投稿された回答は、私がやりたいことと似ています。彼が Google ドライブで共有した KML ファイルまで、彼が行った各ステップを複製できるようにしたいと考えています。

ELKI をダウンロードし、次のようなミニ GUI を実行できます。

Anony-Mousse ができたことを行う方法について、誰かがいくつかの手順を投稿できますか?

私のデータは本質的に非常に似ています。私はcsvファイルに住所をジオコーディングしており（具体的には、各タプルはイベントであり、変数/機能/列の1つはイベントのジオコーディングされた住所です）、上記のリンクのOPによく似たクラスターを探しています.

Anony-Mousse がこの投稿を読んで助けに来てくれることを願っています。しかし、他の誰かが私を道に導くのを手伝ってくれるなら、私は感謝しています.

OPTICS の Reachability Plot でオブジェクトの到達可能距離がどのように配置されているかを視覚化できないようです。では、到達可能性プロットで「谷」がどのように形成されるのでしょうか? 元の論文では、視覚化はデータセットの次元に依存しないと述べています。また、横軸のクラスター順序と縦軸のイプシロンについても述べています。とにかく、谷を形成するために到達可能距離をどのように調整しますか? オブジェクトのセットとそれに対応する到達可能距離は?

ELKI ( http://elki.dbs.ifi.lmu.de/#GettingELKI:DownloadandCitationPolicy ) を使用しようとしていますが、Maven の依存関係が見つかりません。どこで見つけられるか知っている人はいますか？

OPTICSXi の実装でいくつかの実験を行いたいのですが、非常に難しいと感じています。誰かアドバイスをくれませんか？リンク？私を始めるための何か？これは使用するのに適した OPTICS 実装ですか?

これらのリンクを見つけました: ELKI で OPTICS アルゴリズムを実行 する Weka の DBSCAN を使用してインスタンスをクラスター化する方法は? しかし、彼らは本当に私を助けません..