面向对象的kmeans聚类设计模式
面向对象的kmeans聚类设计模式
提问于 2020-09-29 12:15:03
我正在尝试为我的问题找出一个合适的设计模式。
对于许多购物中心，我有一个单一的数据源，我正在查询这些数据源，然后应用预处理将它们转换为所需的功能。
然后，我为每个商场过滤这些特征，然后将kmeans分别应用于每个商场。
我已经为一个单独的商城编写了代码，通过对这个商城的功能进行过滤。
我想通过为每个商场分别训练我的kmeans，来寻求适当的设计模式的一些方向，以便在所有商场中实现我的kmeans。
另外，我应该在单独的preprocess类中一起预处理所有商场的所有功能，还是应该全局处理并将其作为输入传递到我的类结构中？
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2020-09-29 16:19:02
确定解决方案中的核心职责是什么。看起来你有：
- 商城存储库(从存储中读取商城信息)
- 商城预处理器(将商城转换为features)
- Feature过滤器(过滤features)
- Clustering )(执行聚类算法-例如K均值)
最后一步的名称应该与你正在解决的实际问题相关，而实际的算法应该是一个实现细节。由于您在问题中没有提到这个问题，为了简单起见，它只是一个“集群”。
对于这些职责中的每一个，您都可以创建一个接口和专注于这些职责的实现。
有了这样的设计，如果你有一个单独的购物中心，或者多个购物中心，都没有多大关系-你只需要在一个类似for的循环中读取它们，并通过这个管道进行处理。
我不会在这里考虑设计模式。这通常导致为了设计模式本身而应用设计模式。试着想想Single Responsibility Principle，剩下的大部分“好东西”自然会随之而来。
如果你知道一些设计模式，你可能会在你离开的时候看到它们的出现。然后，您可以打磨它们，使其与推荐的模式形式相匹配。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/64112806
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