ELKI（聚类）算法的默认参数设置答案

【问题标题】：ELKI Default parameter settings for (clustering) algorithmsELKI（聚类）算法的默认参数设置
【发布时间】：2018-09-08 00:15:03
【问题描述】：

我正在从事一个研究项目，该项目涉及直观地显示许多聚类结果的结果。我看到集群类总是自带参数化静态类。

是否有可能使用预定义的参数设置来实例化所有 elki 算法？

非常感谢！

【问题讨论】：

标签： algorithm cluster-analysis elki

【解决方案1】：

是的，您可以使用参数化 API 来实例化并获取那些具有默认值的参数的默认值。

https://elki-project.github.io/howto/java_api#ParameterizationAPI

当前的开发版本有一个新的“fluent”API，称为ELKIBuilder。

大多数单元测试已被重写以使用它，例如，AGNESTest

Clustering<?> clustering = new ELKIBuilder<>(CutDendrogramByNumberOfClusters.class) //
        .with(CutDendrogramByNumberOfClusters.Parameterizer.MINCLUSTERS_ID, 3) //
        .with(AbstractAlgorithm.ALGORITHM_ID, AGNES.class) //
        .with(AGNES.Parameterizer.LINKAGE_ID, SingleLinkage.class) //
        .build().run(db);

【讨论】：

嗨。感谢你的回答。我之前找到了 elkibuilder，但我需要它甚至更“低级”。所有算法都有一组明确影响其性能的专用参数（显然）。正如我从代码中看到的那样，Elkibuilder 请求检查最小参数化“要求”（ClassGenericUtils.parameterizeOrAbort()）的参数化程序。如果这是错误的，请纠正我。我需要的是为大多数参数自动使用最小/默认参数，这样我只需要设置例如K 表示基于分区的方法，eps 表示基于密度的方法。
所以你想访问参数约束？请参阅TrackParameters，它将为您提供上下文中所有参数及其约束的列表。从约束中，您可以获得最小值（这是用于 UI 目的，例如，您可以为 k-means k 参数设置一个微调器控件，该参数不能低于 1）。