本帖最后由 inuyasha01 于 2020-4-6 17:03 编辑


有没有想过有一天你可以在Minecraft里
实现机器学习算法？
分类 or 聚类 or 大数据挖掘？
/.../
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由于当下对于 实体/tiles 的统计分析插件并不太好找

基础的实体清理/扫地大妈，也只是扫了地，并没有对数据进行统计和分析

所以那到底   我服务器哪里最卡？？？？

MCdataMining - v1.0.0 给你答案


当前版本实现了最基础的 DBSCAN密度聚类算法
大概原理就是  哪里扎堆的东西越多，哪里就会被这个算法给查出来
（比如大型刷怪场 / 大型红石机器/ 刷石机刷铁厂... / 过大的生存建筑包含过量的tiles等）
（也比如我服务器里玩家造的AE刷煤机有着每分钟10000+掉落物的产量。。
以至于在写插件之前我一度还以为是服务器疯了。。。）
然后统计扎堆的中心点，
以便于你传过去 看看卡你服务器的贼窝到底长什么样
如果你有兴趣，那这里是DBSCAN算法详细解说：

所以，还是算法厉害嘛。。


对于咱们的MCdataMining，详细的来说，目前 1.0.0版本实现了如下内容：

对于所有单独世界：
tiles统计   DBSCAN聚类   密度分析
掉落物统计  DBSCAN聚类   密度分析
生物实体统计   DBSCAN聚类   密度分析
（后台console可直接调取返回值）

看到这里，你可能要问
为什么还要多做个 tiles聚类？

因为tiles就是FPS杀手！
（对服务器性能同时也会有影响）
详情参见jiongjionger的知乎，让你了解tiles到底都包括什么，怎么卡：
...
于是咱们写出了...
其实很多MOD物品也属于tiles的， 你可以用JEI或者walia观察下它的class

所以所以。。。这也是为什么，咱们统计tiles 分析，聚类，
找到它的密集点，这对于服务器优化来说，是这么重要了。


使用说明
开始写的时候没起名就用了自己的简称...
所以前面那张图的sf指令无须在意，咱们现版本 一律用dm指令


实机测试

权限相关
默认OP使用，因为跑算法多少要点服务器算力
（虽然我自己的Cat服跑一次大概也就1-5秒）



版本测试与支持
虽说是支持 1.8 - 1.12 的 Spigot 和 CatServer
但其实写的时候Spigot的API看的是 1.15 的
所以后续版本，欢迎测试。


代码问题
其实对Java的继承还不熟悉，需要继续加油。
代码也只是能跑的阶段，但起码效率不低占用也不高，
只是在代码层面，未来优化的路还长


开源与下载
API也不是什么复杂的，算法这些，你在git上也是一抓一把
所以服主朋友们，这个程序的源码也请拿好
希望你在看懂以后，能学到新的东西，得到启发，
也希望对我的代码质量提提意见，哪里需要优化，哪里可以省去。
这对我也真的很重要。
(　TロT)σ~
知识在于分享和交流
希望你能在我的git页面上多多commit
多多评分，
也希望在MCdataMining的陪伴下，你我的服务器能万古长青


未来更新
当下各个聚类算法其实都有自己的优缺点
比如k-means适合球形类
而DBSCAN更适合奇奇怪怪的形状
所以现实情况下服务器的实体分布，也不一定全是球形
于是这也是为什么先实现了DBSCAN
速度快，效果好，自动决策类别总数（不像k-means），还可以排除噪点
具体算法对比见下图
当然后期也会补上一些其他算法，从而能够应对各种不同的情况
(引用：sklearn聚类算法结果对比)

其余的也要等你的意见和测试啦~
不过1.1版本会写调参机制的！后面还会再完善下系统和语言支持

等忙完手头的活，继续更新
1.1期望产出：
DBSCAN调参机制
漏斗聚类
红石聚类
tp功能修复

1.2期望产出：
输出流在后台输出服务器聚类散点图
谱聚类测试
卸载高产但无人的区块？（雾）






实现不易，望君一评分



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