如何使用Weka的DBSCAN对实例进行聚类？
我一直在尝试使用Weka的DBSCAN聚类器来集群实例。 根据我的理解，我应该使用clusterInstance()方法，但令我惊讶的是，当看一下该方法的代码时，看起来实现忽略了参数：
/** * Classifies a given instance. * * @param instance The instance to be assigned to a cluster * @return int The number of the assigned cluster as an integer * @throws java.lang.Exception If instance could not be clustered * successfully */ public int clusterInstance(Instance instance) throws Exception { if (processed_InstanceID >= database.size()) processed_InstanceID = 0; int cnum = (database.getDataObject(Integer.toString(processed_InstanceID++))).getClusterLabel(); if (cnum == DataObject.NOISE) throw new Exception(); else return cnum; }
这似乎不对。 那该怎么办？ 我应该使用不同的方法进行聚类吗？ 如果我想从中获取任何有用的信息，是否必须按顺序在所有实例上按顺序运行此方法？
这被报告为一个错误 – [Wekalist] DBScan – 问题/错误与“clusterInstance（）” – function 。
我正在使用DBScan库进行一些聚类。 不幸的是，似乎函数“clusterInstance（）”中存在错误。 该函数不返回已分配集群的编号，但仅返回第一个数据库元素的集群编号（或第二个调用中的第二个调用，第三个调用中的第三个，依此类推。）而不是返回已分配的实例。
它根本无法工作，因为从未在函数中使用赋值变量。
回复如下：
DBScan和Optics是对Weka的贡献。 如果您联系作者，看看他们是否可以建议修复错误，这可能是最好的。 代码和包信息（Weka 3.7）有联系信息：
http://weka.sourceforge.net/packageMetaData/optics_dbScan/index.html
我担心我不熟悉DBScan算法，现在代码已经很老了（2004年），你可能很幸运，并且发现你仍然可以联系LMU慕尼黑的作者。
我确实通过谷歌代码搜索和GitHub找到了它的许多副本，但我找不到一个已修复的例子。 在搜索时我注意到了DBScan的其他几个实现，你可以检查一下如何解决这个问题（例如ELKI的DBSCAN ）
正如我所说的，我不熟悉DBScan，但查看JavaDocs给我的印象是通过调用buildClusterer（实例实例）来调用实际的聚类。 检查源代码似乎在buildClusterer方法中比clusterInstance方法更多。 OPTICS.java也包含一个clusterInstance方法，并且只会抛出一个exception。 如果你很幸运，也许你可以在没有运行的clusterInstance方法的情况下过关 。
我在这里找到了一个使用Weka的DBScan的例子： DBSCANClustering.java
Mark发布的示例很好地展示了如何使用DBScan类。
执行实际群集的方法是DBScan.buildClusterer(Instances instances) 。
DBScan.clusterInstance(Instance instance)应该返回给定实例的已分配集群的编号（在运行buildClusterer方法之后）。 但实际上参数实际上被忽略了，所以我猜它不会做它应该做的事情。
正如马克回答的那样，这显然是一个错误。 只要您按照它们插入到群集器中的完全相同的顺序查询实例，就没关系; 但它不适用于任何其他情况。
一位同事通过编写自己版本的DBScan类来解决这个问题：基本相同（复制粘贴），除了她维护实例和集群标签之间的映射。 可以通过迭代database实例的内容来生成此映射。 然后可以立即从该映射中检索实例的适当集群。
编辑此方法也是一个很好的机会，可以throw new Exception更改为在此上下文中更合理的内容，例如return -1 。