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我使用ELKI框架对一系列点进行聚类，这些点由它们的地理坐标（经度、纬度）定义。我使用的算法是 DBSCAN。

现在我想添加另一个（数字）属性来衡量点的重要性（比如说大小）。

理论上，这些点现在将在 3 维空间（而不是 2D）中定义，并且距离将是地理距离和数据距离的混合。

在实践中，我尝试在 ELKI 中执行此操作，但我遇到了一个具体问题。聚类算法需要一个“数据库”作为输入。

Clustering<DBSCANModel> de.lmu.ifi.dbs.elki.algorithm.AbstractAlgorithm.run(Database database)

该数据库是从 LisParametrization 创建的，其中包括读取数据库连接：

    params.addParameter(
        AbstractDatabase.Parameterizer.DATABASE_CONNECTION_ID, dbc);

最后，这个数据库连接从一个二维数组中读取数据：

将现有数据矩阵 ( double[rows][cols]) 导入 ELKI 数据库。

    DatabaseConnection dbc = new ArrayAdapterDatabaseConnection(array[][]);

我的问题是：有没有办法用 *D 矩阵替换这个二维数组？

例如，在我的情况下，我想使用 3D 数组来存储两个地理坐标和数值属性。像这样的东西：

大批[][][]

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如果你想给实例增加权重，你应该切换到 GeneralizedDBSCAN，并实现一个加权的CorePredicate。

double[rows][cols]

很好。您有三列：经度、纬度、重量。

DimensionSelectingLatLngDistanceFunction也可以处理 3D 矢量。您只需指定在哪一列中存储纬度，在哪一列中存储经度。

或者，您可以构建自己的DatabaseConnection. 它可以返回两个关系：一个是包含纬度和经度的二维向量场，第二个是仅包含权重的一维关系。但是处理多个关系可能会很棘手。上述方法更易于使用。

于 2015-11-11T08:58:27.980 回答