如何使用微笑库的 CLARANS 方法使用自定义距离矩阵对我的数据进行聚类答案

【问题标题】：How to cluster my data with a custom distance matrix using smile library's CLARANS method如何使用微笑库的 CLARANS 方法使用自定义距离矩阵对我的数据进行聚类
【发布时间】：2019-10-15 01:09:55
【问题描述】：

我希望使用自定义距离矩阵而不是内置算法（即欧几里得）对我的数据进行聚类。而且似乎没有明确的方法。

我尝试将我的一些代码添加到 Smile 项目的演示中。还尝试在我的项目中进行测试，这是代码的一部分：

        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        String line;
        while ((line = vrpJsonFromFile.readLine()) != null) {
            sb.append(line).append("\n");
        }
        JSONArray jsonArray = new JSONObject(sb.toString()).getJSONArray("services");
        Double[][] data = new Double[jsonArray.length()][2];
        for (int i = 0; i < jsonArray.length(); i++) {
            JSONObject address = jsonArray.getJSONObject(i).getJSONObject("address");
            data[i][0] = Double.parseDouble(address.getString("lon"));
            data[i][1] = Double.parseDouble(address.getString("lat"));
        }

        // here
        Distance<Double[]> distance1 = (x, y) -> Math.sqrt(Math.pow(y[1]-x[1],2) + Math.pow(y[0]-x[0], 2));
        CLARANS<Double[]> clarans = new CLARANS<>(data, distance1, 3);
        System.out.println(clarans);

此代码使用欧几里得算法创建 CLARANS 聚类（请参见 //here 注释下方的行）。我应该用我自己的距离矩阵来改变它，我希望在 Smile 有办法做到这一点。

【问题讨论】：

标签： java cluster-analysis k-means distance-matrix smile

【解决方案1】：

你可能会使用

Distance<Integer> d = (i,j) -> matrix[i][j];

聚类对象编号，而不是它们的向量。

但可能值得关注 ELKI，它具有预定义的距离矩阵类，并为对象集使用优化的表示，而不是像上面的 lambda 那样使用昂贵的盒装 Integer。因为i 和j 是装箱整数，所以每次距离计算都需要额外的内存间接（和缓存未命中），这会大大降低性能。它还具有更好的 FastCLARANS 算法，以及据称速度快 O(k) 倍的 FastPAM。

【讨论】：