machine-learning - ELKI OPTICS 预先计算的距离矩阵

Question

我似乎无法让这个算法在我的数据集上工作，所以我使用了数据的一个非常小的子集并尝试让它工作，但这也不起作用。

我想将预先计算的距离矩阵输入 ELKI，然后让它找到我的点的可达距离列表，但我得到的所有点的可达距离均为 0。

ID=1 reachdist=Infinity predecessor=1
ID=2 reachdist=0.0 predecessor=1
ID=4 reachdist=0.0 predecessor=1
ID=3 reachdist=0.0 predecessor=1

我的 ELKI 论点如下:

运行:-dbc DBIDRangeDatabaseConnection -idgen.start 1 -idgen.count 4 -algorithm clustering.optics.OPTICSList -algorithm.distancefunction external.FileBasedDoubleDistanceFunction -distance.matrix/Users/jperrie/Documents/testfile.txt -optics.epsilon 1.0 -optics.minpts 2 -resulthandler ResultWriter -out/Applications/elki-0.7.0/elkioutputtest

我使用 DBIDRangeDatabaseConnection 而不是输入文件来创建索引 1 到 4，并传入具有以下格式的距离矩阵，其中每行有 2 个索引和一个距离。

1 2 0.0895585119724274
1 3 0.19458931684494
2 3 0.196315720677376
1 4 0.137940123677254
2 4 0.135852232575417
3 4 0.141511023044586

如果有人指出我出错的地方，我们将不胜感激。

Answer 1

当我将距离矩阵更改为从 0 开始计数时，它似乎可以工作:

ID=0 reachdist=Infinity predecessor=-2147483648
ID=1 reachdist=0.0895585119724274 predecessor=-2147483648
ID=3 reachdist=0.135852232575417 predecessor=1
ID=2 reachdist=0.141511023044586 predecessor=3

也许您应该提交一份错误报告 - 对我来说，这似乎是一个错误。另外，predecessor=-2147483648 可能应该是 predecessor=None 或类似的东西。