Canopy算法計算聚類的簇數
阿新 • • 發佈：2017-05-24
border ans ati double number evel clu 得到 依據
（4）若dist<t1。則將對應點歸到C,作為弱關聯。
（5）若dist<t2。則將對應點移出S，作為強關聯。
（6）反復（2）~（5），直至S為空。
Kmeans算是是聚類中的經典算法。步驟例如以下：
選擇K個點作為初始質心
repeat
將每一個點指派到近期的質心，形成K個簇
又一次計算每一個簇的質心
until 簇不發生變化或達到最大叠代次數
算法中的K須要人為的指定。確定K的做法有非常多，比方多次進行試探。計算誤差。得出最好的K。這樣須要比較長的時間。我們能夠依據Canopy算法來粗略確定K值(能夠覺得相等)。看一下Canopy算法的過程：
（1）設樣本集合為S。確定兩個閾值t1和t2，且t1>t2。
（2）任取一個樣本點p。作為一個Canopy，記為C，從S中移除p。
（3）計算S中全部點到p的距離dist
（4）若dist<t1。則將對應點歸到C,作為弱關聯。
（5）若dist<t2。則將對應點移出S，作為強關聯。
（6）反復（2）~（5），直至S為空。
Canopy 個數全然能夠作為這個K值，一定程度上降低了選擇K的盲目性。
以下通過Canopy算法對一些點進行計算Canopy的個數。假設只計算K值，則T1沒有不論什麽作用，之用指定T2就可以。這裏使用全部點的平均距離的一半來作為T2.
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package cn.edu.ustc.dm.cluster; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import cn.edu.ustc.dm.bean.Point; /** * Canopy算法 借助canopy算法計算相應的Kmeans中的K值大小 * 當中對於計算K值來說。canopy算法中的T1沒有意義，僅僅用設定T2(T1>T2) 我們這裏將T2設置為平均距離 * * @author YD * */ public class Canopy { private List<Point> points = new ArrayList<Point>(); // 進行聚類的點 private List<List<Point>> clusters = new ArrayList<List<Point>>(); // 存儲簇 private double T2 = -1; // 閾值 public Canopy(List<Point> points) { for (Point point : points) // 進行深拷貝 this.points.add(point); } /** * 進行聚類，依照Canopy算法進行計算，將全部點進行聚類 */ public void cluster() { T2 = getAverageDistance(points); while (points.size() != 0) { List<Point> cluster = new ArrayList<Point>(); Point basePoint = points.get(0); // 基準點 cluster.add(basePoint); points.remove(0); int index = 0; while (index < points.size()) { Point anotherPoint = points.get(index); double distance = Math.sqrt((basePoint.x - anotherPoint.x) * (basePoint.x - anotherPoint.x) + (basePoint.y - anotherPoint.y) * (basePoint.y - anotherPoint.y)); if (distance <= T2) { cluster.add(anotherPoint); points.remove(index); } else { index++; } } clusters.add(cluster); } } /** * 得到Cluster的數目 * * @return 數目 */ public int getClusterNumber() { return clusters.size(); } /** * 獲取Cluster相應的中心點(各點相加求平均) * * @return */ public List<Point> getClusterCenterPoints() { List<Point> centerPoints = new ArrayList<Point>(); for (List<Point> cluster : clusters) { centerPoints.add(getCenterPoint(cluster)); } return centerPoints; } /** * 得到的中心點(各點相加求平均) * * @return 返回中心點 */ private double getAverageDistance(List<Point> points) { double sum = 0; int pointSize = points.size(); for (int i = 0; i < pointSize; i++) { for (int j = 0; j < pointSize; j++) { if (i == j) continue; Point pointA = points.get(i); Point pointB = points.get(j); sum += Math.sqrt((pointA.x - pointB.x) * (pointA.x - pointB.x) + (pointA.y - pointB.y) * (pointA.y - pointB.y)); } } int distanceNumber = pointSize * (pointSize + 1) / 2; double T2 = sum / distanceNumber / 2; // 平均距離的一半 return T2; } /** * 得到的中心點(各點相加求平均) * * @return 返回中心點 */ private Point getCenterPoint(List<Point> points) { double sumX = 0; double sumY = 0; for (Point point : points) { sumX += point.x; sumY += point.y; } int clusterSize = points.size(); Point centerPoint = new Point(sumX / clusterSize, sumY / clusterSize); return centerPoint; } /** * 獲取閾值T2 * * @return 閾值T2 */ public double getThreshold() { return T2; } /** * 測試9個點。進行操作 * @param args */ public static void main(String[] args) { List<Point> points = new ArrayList<Point>(); points.add(new Point(0, 0)); points.add(new Point(0, 1)); points.add(new Point(1, 0)); points.add(new Point(5, 5)); points.add(new Point(5, 6)); points.add(new Point(6, 5)); points.add(new Point(10, 2)); points.add(new Point(10, 3)); points.add(new Point(11, 3)); Canopy canopy = new Canopy(points); canopy.cluster(); //獲取canopy數目 int clusterNumber = canopy.getClusterNumber(); System.out.println(clusterNumber); //獲取canopy中T2的值 System.out.println(canopy.getThreshold()); } } |
以上代碼是對9個點使用Canopy算法進行計算，獲取Canopy數目，也即K。
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