java - MOA 的 StreamKM 聚类不返回任何结果

Question

我目前正在尝试将大量数据点聚类到给定数量的簇中，并且我想尝试 MOA 的基于流的 k-means StreamKM 。我尝试使用随机数据执行的操作的一个非常简单的示例如下所示:

StreamKM streamKM = new StreamKM();
streamKM.numClustersOption.setValue(5); // default setting
streamKM.widthOption.setValue(100000); // default setting
streamKM.prepareForUse();
for (int i = 0; i < 150000; i++) {
    streamKM.trainOnInstanceImpl(randomInstance(2));
}
Clustering result = streamKM.getClusteringResult();
System.out.println("size = " + result.size());
System.out.println("dimension = " + result.dimension());

随机实例的创建方式如下:

static DenseInstance randomInstance(int size) {
    DenseInstance instance = new DenseInstance(size);
    for (int idx = 0; idx < size; idx++) {
        instance.setValue(idx, Math.random());
    }
    return instance;
}

但是，当运行给定的代码时，似乎没有创建集群:

System.out.println("size = " + result.size()); // size = 0
System.out.println("dimension = " + result.dimension()); // NPE

还有什么我需要注意的吗，或者我对 MOA 集群概念有根本性的误解吗？

Answer 1

我认为prepareForUse()方法不是初始化算法的正确方法。

而不是 streamKM.prepareForUse(); ，你应该使用streamKM.resetLearning(); .

简而言之，您的代码应该类似于:

StreamKM streamKM = new StreamKM();
streamKM.numClustersOption.setValue(5); // default setting
streamKM.widthOption.setValue(100000); // default setting
streamKM. resetLearning(); // UPDATED CODE LINE !!!
for (int i = 0; i < 150000; i++) {
    streamKM.trainOnInstanceImpl(randomInstance(2));
}
Clustering result = streamKM.getClusteringResult();
System.out.println("size = " + result.size());
System.out.println("dimension = " + result.dimension());