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我尝试在官方网站 (mouse.csv) 上提供的示例数据集上运行 COPAC ELKI 实现,但我得到一个 NullPointerException,这让我认为我忽略了一些细节(我感到羞耻)。

例外情况如下:

de.lmu.ifi.dbs.elki.database.ids.integer.DoubleDistanceIntegerDBIDPair.compareByDistance(Unknown Source) at de.lmu.ifi.dbs.elki.distance.distanceresultlist.AbstractKNNHeap$Comp 的任务失败 java.lang.NullPointerException。在 de.lmu.ifi.dbs.elki.utilities.datastructures.heap.TopBoundedHeap.add(未知来源)在 de.lmu.ifi.dbs.elki.database.query.knn.LinearScanRawDoubleDistanceKNNQuery.getKNNForObjectBenchmarked(未知来源)在 de.lmu.ifi.dbs.elki.database.query.knn.LinearScanRawDoubleDistanceKNNQuery.getKNNForObject(未知来源) ) 在 de.lmu.ifi.dbs.elki.index.preprocessed 的 de.lmu.ifi.dbs.elki.database.query.knn.LinearScanRawDoubleDistanceKNNQuery.getKNNForDBID(Unknown Source)。localpca.KNNQueryFilteredPCAIndex.objectsForPCA(Unknown Source) at de.lmu.ifi.dbs.elki.index.preprocessed.localpca.KNNQueryFilteredPCAIndex.objectsForPCA(Unknown Source) at de.lmu.ifi.dbs.elki.index.preprocessed.localpca。 AbstractFilteredPCAIndex.preprocess(Unknown Source) at de.lmu.ifi.dbs.elki.index.preprocessed.localpca.AbstractFilteredPCAIndex.getLocalProjection(Unknown Source) at de.lmu.ifi.dbs.elki.index.preprocessed.localpca.AbstractFilteredPCAIndex。 getLocalProjection(Unknown Source) at de.lmu.ifi.dbs.elki.algorithm.clustering.correlation.COPAC.run(Unknown Source) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke( NativeMethodAccessorImpl.java:57) 在 sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) 在 de.lmu.ifi.dbs.elki.algorithm.AbstractAlgorithm.run(Unknown Source) 在 de.lmu.ifi.dbs.elki 的 java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:616)。 workflow.AlgorithmStep.runAlgorithms(Unknown Source) at [...]

这是我使用的参数设置:

-dbc.in [路径省略]/mouse.csv

-算法clustering.correlation.COPAC

-copac.preprocessor localpca.KNNQueryFilteredPCAIndex

-copac.partitionAlgorithm gdbscan.GeneralizedDBSCAN

-dbscan.epsilon 0.00400000

-dbscan.minpts 3

谁能给我一些信息?

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必须k为 kNN Local PCA指定参数:

-localpca.k 10

在上一个 ELKI 版本中有一个小错误,其中参数被错误地标记为可选。这不是可选的。请注意,k 应显着大于数据维度,以提供稳定的 PCA 结果。

请注意,在鼠标示例等低维数据集上使用 COPAC 是没有意义的。

于 2013-03-13T08:38:14.773 回答