我刚开始使用moa，在尝试理解如何使用聚类算法时遇到了困难。相关的文档缺乏常用代码示例，而实现部分的注释也不够详尽…我也未能找到任何教程。

这是我的代码：

这是我得到的错误：

关于如何使用该算法的任何见解都将不胜感激。谢谢！

回答：

我已经更新了代码。正如我在github上提到的，它现在可以工作了，你需要为你的实例分配一个头部。请查看github讨论

这是更新后的代码：

    static DenseInstance randomInstance(int size) {        // 生成被称为InstanceHeader的特征名称        ArrayList<Attribute> attributes = new ArrayList<Attribute>();        for (int i = 0; i < size; i++) {            attributes.add(new Attribute("feature_" + i));        }        // 使用生成的特征名称创建实例头部        InstancesHeader streamHeader = new InstancesHeader(                new Instances("Mustafa Çelik Instance",attributes, size));        // 生成随机数据        double[] data = new double[2];        Random random = new Random();        for (int i = 0; i < 2; i++) {            data[i] = random.nextDouble();        }        // 创建实例并分配数据        DenseInstance inst = new DenseInstance(1.0, data);        // 分配实例头部（特征名称）        inst.setDataset(streamHeader);        return inst;    }    public static void main(String[] args) {        WithDBSCAN withDBSCAN = new WithDBSCAN();        withDBSCAN.resetLearningImpl();        withDBSCAN.initialDBScan();        for (int i = 0; i < 1500; i++) {            DenseInstance d = randomInstance(5);            withDBSCAN.trainOnInstanceImpl(d);        }        Clustering clusteringResult = withDBSCAN.getClusteringResult();        Clustering microClusteringResult = withDBSCAN.getMicroClusteringResult();        System.out.println(clusteringResult);    }

这是调试过程的截图，如您所见，聚类结果已经生成：

图片链接已损坏，您可以在github上找到它github条目链接