Я новичок в ELKI, и я использовал его для кластеризации около 10 000 точек широты и долготы из файла .csv. Как только я получу правильные настройки, я хотел бы увеличить до 1 млн баллов.
Я использую алгоритм OPTICSXi с LngLatDistanceFunction.
Я продолжаю читать о «включении индекса R*-дерева с массовой загрузкой STR», чтобы увидеть значительные улучшения в производительности. Учебники мне особо не помогли.
Любые советы о том, как я могу реализовать эту функцию?
Предлагаемые параметры для использования пространственного индекса R* для двумерных данных:
-db.index tree.spatial.rstarvariants.rstar.RStarTreeFactory
-pagefile.pagesize 512
-spatial.bulkstrategy SortTileRecursiveBulkSplit
Для данных большего размера необходимы страницы большего размера. Размер страницы 512-1024 байт кажется оптимальным для двумерных данных, но он также зависит от ваших данных.
Для дискретизации кластеров можно использовать извлечение Xi:
-algorithm clustering.optics.OPTICSXi -opticsxi.xi 0.005
Чтобы воспользоваться преимуществами индексного ускорения с помощью OPTICS, выберите для своего приложения эпсилон как можно меньшего размера. Параметр указывается в метрах для всех моделей Земли в ELKI.
-opticsxi.algorithm OPTICSHeap
-algorithm.distancefunction geo.LatLngDistanceFunction
-optics.epsilon 2000.0 -optics.minpts 10
использует максимальное расстояние 2 км.
Обязательно различайте latitude,longitude и longitude,latitude. Используются оба порядка, и вам нужно использовать правильную функцию расстояния:
geo.LatLngDistanceFunction
geo.LngLatDistanceFunction
-db.index, чтобы добавить индекс. используйте опцию массовой загрузки, чтобы настроить массовую загрузку. - person Has QUIT--Anony-Mousse schedule 24.09.2015