在模型运行时显示 ELKI DBSCAN 聚类模型的进度？答案

【问题标题】：Showing progress of the ELKI DBSCAN clustering model while the model is running?在模型运行时显示 ELKI DBSCAN 聚类模型的进度？
【发布时间】：2019-01-08 12:23:06
【问题描述】：

我正在使用 ELKI 的 DBSCAN 实现来对不同大小的不同数据集（从数百万到数千个观察值不等）进行聚类，并且由于在我运行算法时可能需要很长时间来处理不同的数据集，所以我想知道它是否以某种方式是否可以显示算法的进度（或良好的估计）？

我尝试在 ELKI 文档中查找集群类，但未成功。

private static Clustering<Model> runModel(double eps, int minpts, Database db){

    //double eps = 10;
    //int minpts = 5;
    //db = data in a double[][] format;

    Clustering<Model> c = new DBSCAN<NumberVector>(
            EuclideanDistanceFunction.STATIC, eps, minpts).run(db);

    return c;
}

我想让这个方法定期写入控制台。或者以任何我能够看到算法进展的方式。

【问题讨论】：

标签： java cluster-analysis elki

【解决方案1】：

是的。

如果您使用-verbose 标志，日志记录将包括进度。

以编程方式，您可以使用LoggingConfiguration 设置详细级别。

并非适用于所有算法，但适用于许多算法；包括 DBSCAN。进度记录还将包括对剩余时间的估计。

请注意，日志记录不是免费的——它需要付出额外的努力，因此可能会导致程序运行时间更长。详细应该是合理的（并且进度记录包括限制成本的速率控制），但在 DEBUG 级别它可能变得过于昂贵。

要减少运行时间，请确保为您的数据库添加索引。

【讨论】：