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我通常是 R 用户（刚开始 R 用户，但我开始掌握它的窍门）。然而，我听到了关于 ELKI 的积极消息——尤其是它的速度。我遇到了这篇旧帖子“如何对存储在 SQL 中的附近纬度和经度位置进行分组”，而 Anony-Mousse 发布的答案与我想做的类似。我希望能够将他所做的每一步复制到他在 Google Drive 上共享的 KML 文件中。

我已经下载了 ELKI 并且能够运行 mini-GUI，如下所示：

在此处输入图像描述

有人可以发布一些关于如何做 Anony-Mousse 能够做到的步骤吗？

我的数据本质上非常相似。我在 csv 文件中有地理编码地址（更具体地说，每个元组都是一个事件，变量/特征/列之一是事件的地理编码地址），我希望在上面的链接中找到类似于 OP 的集群.

希望 Anony-Mousse 会阅读这篇文章并进行救援。但是，如果其他人可以帮助我上路，我将不胜感激。

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很抱歉没有早点跟进。

我没有保留您所指的实验的代码。所以我不记得我是否使用 python 脚本将输出重写为 KML（我相信我这样做了），或者我是否只是从 ELKI 源复制并粘贴到自定义ResultHandler以生成文件。可能是第一个，因为在 Java 中编写 XML 比在 Python 中打印文档要复杂一些（虽然也更有可能是正确的 XML）。如果是这样，我可能使用了scipy.spatial计算凸包的包，读取 ELKI 文本输出相当简单（只需跳过注释行，并将另一个的两个数字列作为坐标）

于 2013-05-14T21:36:10.557 回答