如何在LatLngDistanceFunction中使用ELKI集群
集群的默认设置似乎工作得很好-特别是EuclideanDistanceFunction。但是，我希望使用lng/lat形式的空间数据运行集群，并且当我更改距离函数时，elki会崩溃：
Running: -dbc.in /tmp/test_data_lnglat-test.dat -db.index tree.spatial.rstarvariants.deliclu.DeLiCluTreeFactory -algorithm clustering.DeLiClu -algorithm.distancefunction geo.LngLatDistanceFunction -deliclu.minpts 4
Task failed
java.lang.UnsupportedOperationException: MBR to MBR mindist is not yet implemented.
at de.lmu.ifi.dbs.elki.distance.distancefunction.geo.LngLatDistanceFunction.doubleMinDist(Unknown Source)
at de.lmu.ifi.dbs.elki.algorithm.KNNJoin.processDataPagesDouble(Unknown Source)
at de.lmu.ifi.dbs.elki.algorithm.KNNJoin.processDataPagesOptimize(Unknown Source)
at de.lmu.ifi.dbs.elki.algorithm.KNNJoin.initHeaps(Unknown Source)
at de.lmu.ifi.dbs.elki.algorithm.KNNJoin.run(Unknown Source)
at de.lmu.ifi.dbs.elki.algorithm.clustering.DeLiClu.run(Unknown Source)
at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:39)
at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:25)
at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:597)
at de.lmu.ifi.dbs.elki.algorithm.AbstractAlgorithm.run(Unknown Source)
at de.lmu.ifi.dbs.elki.workflow.AlgorithmStep.runAlgorithms(Unknown Source)
at […]我不清楚这个错误是什么意思。有没有可能聚类函数不适用于地理空间数据？
有没有解决这个问题的简单方法？实现所需的功能(心态)会有困难吗？
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2013-05-22 00:56:10
正如错误非常清楚地指出的那样：
MBR到MBR mindist尚未实现。
但是，您尝试使用的算法- DeLiClu -需要计算两个矩形之间的最小距离。在大地坐标中，而不是在二维平面中。
欢迎您贡献适当的公式。球面几何不是微不足道的，因此请注意，计算矩形到矩形的最小距离不是微不足道的。仅仅看这四个角是不够的。到目前为止，我们只解决了点到矩形的情况。这是可行的-因为矩形是轴对齐的-但到目前为止还没有人愿意坐下来做数学计算，然后再坐下来优化公式，使其需要尽可能少的三角函数。
最简单的解决方法可能是将OPTICS与常规R树一起使用(使用批量加载与STR!)而不是DeLiClu，因为此算法将产生几乎相同的结果，但不需要矩形到矩形的最小距离。从理论上讲，DeLiClu更快；在实践中，这并不一定成立，因为KNN在R树上连接的代码要复杂得多(因此更难优化)。
https://stackoverflow.com/questions/16669850
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