Canopy聚类算法是一个将对象分组到类的简单、快速、精确地方法。每个对象用多维特征空间里的一个点来表示。这个算法使用一个快速近似距离度量和两个距离阈值 T1>T2来处理。基本的算法是,从一个点集合开始并且随机删除一个,创建一个包含这个点的Canopy,并在剩余的点集合上迭代。对于每个点,如果它的距离第一个点的距离小于T1,然后这个点就加入这个聚集中。除此之外,如果这个距离<T2,然后将这个点从这个集合中删除。这样非常靠近原点的点将避免所有的未来处理,不可以再做其它Canopy的中心。这个算法循环到初始集合为空为止,聚集一个集合的Canopies,每个可以包含一个或者多个点。每个点可以包含在多于一个的Canopy中。
Canopy算法其实本身也可以用于聚类,但它的结果可以为之后代价较高聚类提供帮助,其用在数据预处理上要比单纯拿来聚类更有帮助。Canopy聚类经常被用作更加严格的聚类技术的初始步骤,像是K均值聚类。建立canopies之后,可以删除那些包含数据点数目较少的canopy,往往这些canopy是包含孤立点的。
Canopy算法的步骤如下:
(1)将所有数据放进list中,选择两个距离,T1,T2,T1>T2
(2)While(list不为空)
{
随机选择一个节点做canopy的中心;并从list删除该点;
遍历list:
对于任何一条记录,计算其到各个canopy的距离;
如果距离<T2,则给此数据打上强标记,并从list删除这条记录;
如果距离<T1,则给此数据打上弱标记;
如果到任何canopy中心的距离都>T1,那么将这条记录作为一个新的canopy的中心,并从list中删除这个元素;
}
需要注意的是参数的调整:
当T1过大时,会使许多点属于多个Canopy,可能会造成各个簇的中心点间距离较近,各簇间区别不明显;
当T2过大时,增加强标记数据点的数量,会减少簇个个数;T2过小,会增加簇的个数,同时增加计算时间;
下面用Java来简单实现算法,考虑简单,点只用了二维。
代码托管https://github.com/fighting-one-piece/repository-data/tree/master/data_mining
public class CanopyBuilder { private double T1 = 8; private double T2 = 4; private List<Point> points = null; private List<Canopy> canopies = null; public CanopyBuilder() { init(); } public void init() { points = new ArrayList<Point>(); points.add(new Point(8.1, 8.1)); points.add(new Point(7.1, 7.1)); points.add(new Point(6.2, 6.2)); points.add(new Point(7.1, 7.1)); points.add(new Point(2.1, 2.1)); points.add(new Point(1.1, 1.1)); points.add(new Point(0.1, 0.1)); points.add(new Point(3.0, 3.0)); canopies = new ArrayList<Canopy>(); } //计算两点之间的曼哈顿距离 public double manhattanDistance(Point a, Point b) { return Math.abs(a.getX() - b.getX()) + Math.abs(a.getY() - b.getY()); } //计算两点之间的欧氏距离 public double euclideanDistance(Point a, Point b) { double sum = Math.pow(a.getX() - b.getX(), 2) + Math.pow(a.getY() - b.getY(), 2); return Math.sqrt(sum); } public void run() { while (points.size() > 0) { Iterator<Point> iterator = points.iterator(); while (iterator.hasNext()) { Point current = iterator.next(); System.out.println("current point: " + current); //取一个点做为初始canopy if (canopies.size() == 0) { Canopy canopy = new Canopy(); canopy.setCenter(current); canopy.getPoints().add(current); canopies.add(canopy); iterator.remove(); continue; } boolean isRemove = false; int index = 0; for (Canopy canopy : canopies) { Point center = canopy.getCenter(); System.out.println("center: " + center); double d = manhattanDistance(current, center); System.out.println("distance: " + d); //距离小于T1加入canopy,打上弱标记 if (d < T1) { current.setMark(Point.MARK_WEAK); canopy.getPoints().add(current); } else if (d > T1) { index++; } //距离小于T2则从列表中移除,打上强标记 if (d <= T2) { current.setMark(Point.MARK_STRONG); isRemove = true; } } //如果到所有canopy的距离都大于T1,生成新的canopy if (index == canopies.size()) { Canopy newCanopy = new Canopy(); newCanopy.setCenter(current); newCanopy.getPoints().add(current); canopies.add(newCanopy); isRemove = true; } if (isRemove) { iterator.remove(); } } } for (Canopy c : canopies) { System.out.println("old center: " + c.getCenter()); c.computeCenter(); System.out.println("new center: " + c.getCenter()); ShowUtils.print(c.getPoints()); } } public static void main(String[] args) { CanopyBuilder builder = new CanopyBuilder(); builder.run(); } }
Canopy类
public class Canopy { private Point center = null; private List<Point> points = null; public Point getCenter() { return center; } public void setCenter(Point center) { this.center = center; } public List<Point> getPoints() { if (null == points) { points = new ArrayList<Point>(); } return points; } public void setPoints(List<Point> points) { this.points = points; } public void computeCenter() { double x = 0.0; double y = 0.0; for (Point point : getPoints()) { x += point.getX(); y += point.getY(); } double z = getPoints().size(); setCenter(new Point(x / z, y / z)); } }
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人工智能-项目实践-聚类-Chinese-whisper 聚类算法(由于涉及公司代码保护,只显示文档) 链接 https://github.com/ouprince/CW.git 说明 原版论文:《CW聚类算法.pdf》 作者翻译:《CW聚类算法论文翻译.doc》
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