程序包 org.hipparchus.clustering

类 Clusterer<T extends Clusterable>

java.lang.Object

org.hipparchus.clustering.Clusterer<T>

类型参数:

T - 可以进行聚类的点的类型

直接已知子类:

DBSCANClusterer, FuzzyKMeansClusterer, KMeansPlusPlusClusterer, MultiKMeansPlusPlusClusterer

       public abstract class Clusterer<T extends Clusterable> extends Object
      

聚类算法的基类。

构造器概要

构造器

限定符	构造器	说明
protected	Clusterer(DistanceMeasure measure)	使用给定的DistanceMeasure构建一个新的聚类器。

方法概要

修饰符和类型	方法	说明
abstract List<? extends Cluster<T>>	cluster(Collection<T> points)	对给定的Clusterable实例集执行聚类分析。
protected double	distance(Clusterable p1, Clusterable p2)	使用配置的DistanceMeasure计算两个Clusterable实例之间的距离。
DistanceMeasure	getDistanceMeasure()	返回此聚类器使用的DistanceMeasure实例。

从类继承的方法 java.lang.Object

clone, equals, finalize, getClass, hashCode, notify, notifyAll, toString, wait, wait, wait

构造器详细资料

Clusterer

             protected Clusterer(DistanceMeasure measure)
            

使用给定的DistanceMeasure构建一个新的聚类器。

参数:

measure - 要使用的距离度量

方法详细资料

cluster

             public abstract List<? extends Cluster<T>> cluster(Collection<T> points) throws MathIllegalArgumentException, MathIllegalStateException
            

对给定的Clusterable实例集执行聚类分析。

参数:

points - Clusterable实例集

返回:

一个List聚类

抛出:

MathIllegalArgumentException - 如果点为null或数据点的数量与此聚类器不兼容

MathIllegalStateException - 如果算法在超过最大迭代次数后仍未收敛

getDistanceMeasure

             public DistanceMeasure getDistanceMeasure()
            

返回此聚类器使用的DistanceMeasure实例。

返回:

距离度量

distance

             protected double distance(Clusterable p1, Clusterable p2)
            

使用配置的DistanceMeasure计算两个Clusterable实例之间的距离。

参数:

p1 - 第一个可聚类的实例

p2 - 第二个可聚类的实例

返回:

两个可聚类实例之间的距禂