一种新型聚类算法(Clustering by fast search and find of density peaksd)

最近在学习论文的时候发现了在science上发表的关于新型的基于密度的聚类算法

Kmean算法有很多不足的地方,比如k值的确定,初始结点选择,而且还不能检测费球面类别的数据分布,对于第二个问题,提出了Kmean++,而其他不足还没有解决,dbscan虽然可以对任意形状分布的进行聚类,但是必须指定一个密度阈值,从而去除低于此密度阈值的噪音点,这篇文章解决了这些不足。

本文提出的聚类算法的核心思想在于,对聚类中心的刻画上,而且认为聚类中心同时具有以下两种特点:

  • 本身的密度大,即它被密度均不超过它的邻居包围
  • 与其他密度更大的数据点之间的“距离”相对更大

 

一种新型聚类算法(Clustering by fast search and find of density peaksd)

通俗的理解为:给一个节点求与其距离小于一个值的节点的个数,用这个个数表示节点的密度,此时求出来的就是节点的局部密度,

一种新型聚类算法(Clustering by fast search and find of density peaksd)

经过上边的过程,每个点都可以找到两个距离与之对应,然后建立一个二维坐标轴,在坐标轴上把图形画出来,如下图

一种新型聚类算法(Clustering by fast search and find of density peaksd)

一种新型聚类算法(Clustering by fast search and find of density peaksd)

一种新型聚类算法(Clustering by fast search and find of density peaksd)

一种新型聚类算法(Clustering by fast search and find of density peaksd)

一种新型聚类算法(Clustering by fast search and find of density peaksd)

一种新型聚类算法(Clustering by fast search and find of density peaksd)

一种新型聚类算法(Clustering by fast search and find of density peaksd)

一种新型聚类算法(Clustering by fast search and find of density peaksd)

一种新型聚类算法(Clustering by fast search and find of density peaksd)

一种新型聚类算法(Clustering by fast search and find of density peaksd)

最后,附上作者在补充材料里提供的 Matlab 示例程序 (加了适当的代码注释)

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disp('The only input needed is a distance matrix file')
disp('The format of this file should be: ')
disp('Column 1: id of element i')
disp('Column 2: id of element j')
disp('Column 3: dist(i,j)') %% 从文件中读取数据
mdist=input('name of the distance matrix file (with single quotes)?\n');
disp('Reading input distance matrix')
xx=load(mdist);
ND=max(xx(:,));
NL=max(xx(:,));
if (NL>ND)
ND=NL; %% 确保 DN 取为第一二列最大值中的较大者,并将其作为数据点总数
end N=size(xx,); %% xx 第一个维度的长度,相当于文件的行数(即距离的总个数) %% 初始化为零
for i=:ND
for j=:ND
dist(i,j)=;
end
end %% 利用 xx 为 dist 数组赋值,注意输入只存了 0.5*DN(DN-) 个值,这里将其补成了满矩阵
%% 这里不考虑对角线元素
for i=:N
ii=xx(i,);
jj=xx(i,);
dist(ii,jj)=xx(i,);
dist(jj,ii)=xx(i,);
end %% 确定 dc percent=2.0;
fprintf('average percentage of neighbours (hard coded): %5.6f\n', percent); position=round(N*percent/); %% round 是一个四舍五入函数
sda=sort(xx(:,)); %% 对所有距离值作升序排列
dc=sda(position); %% 计算局部密度 rho (利用 Gaussian 核) fprintf('Computing Rho with gaussian kernel of radius: %12.6f\n', dc); %% 将每个数据点的 rho 值初始化为零
for i=:ND
rho(i)=.;
end % Gaussian kernel
for i=:ND-
for j=i+:ND
rho(i)=rho(i)+exp(-(dist(i,j)/dc)*(dist(i,j)/dc));
rho(j)=rho(j)+exp(-(dist(i,j)/dc)*(dist(i,j)/dc));
end
end % "Cut off" kernel
%for i=:ND-
% for j=i+:ND
% if (dist(i,j)<dc)
% rho(i)=rho(i)+.;
% rho(j)=rho(j)+.;
% end
% end
%end %% 先求矩阵列最大值,再求最大值,最后得到所有距离值中的最大值
maxd=max(max(dist)); %% 将 rho 按降序排列,ordrho 保持序
[rho_sorted,ordrho]=sort(rho,'descend'); %% 处理 rho 值最大的数据点
delta(ordrho())=-.;
nneigh(ordrho())=; %% 生成 delta 和 nneigh 数组
for ii=:ND
delta(ordrho(ii))=maxd;
for jj=:ii-
if(dist(ordrho(ii),ordrho(jj))<delta(ordrho(ii)))
delta(ordrho(ii))=dist(ordrho(ii),ordrho(jj));
nneigh(ordrho(ii))=ordrho(jj);
%% 记录 rho 值更大的数据点中与 ordrho(ii) 距离最近的点的编号 ordrho(jj)
end
end
end %% 生成 rho 值最大数据点的 delta 值
delta(ordrho())=max(delta(:)); %% 决策图 disp('Generated file:DECISION GRAPH')
disp('column 1:Density')
disp('column 2:Delta') fid = fopen('DECISION_GRAPH', 'w');
for i=:ND
fprintf(fid, '%6.2f %6.2f\n', rho(i),delta(i));
end %% 选择一个围住类中心的矩形
disp('Select a rectangle enclosing cluster centers') %% 每台计算机,句柄的根对象只有一个,就是屏幕,它的句柄总是
%% >> scrsz = get(,'ScreenSize')
%% scrsz =
%%
%% 和 就是你设置的计算机的分辨率,scrsz() 就是 ,scrsz() 就是
scrsz = get(,'ScreenSize'); %% 人为指定一个位置,感觉就没有那么 auto 了 :-)
figure('Position',[ scrsz()/. scrsz()/1.3]); %% ind 和 gamma 在后面并没有用到
for i=:ND
ind(i)=i;
gamma(i)=rho(i)*delta(i);
end %% 利用 rho 和 delta 画出一个所谓的“决策图” subplot(,,)
tt=plot(rho(:),delta(:),'o','MarkerSize',,'MarkerFaceColor','k','MarkerEdgeColor','k');
title ('Decision Graph','FontSize',15.0)
xlabel ('\rho')
ylabel ('\delta') subplot(,,)
rect = getrect();
%% getrect 从图中用鼠标截取一个矩形区域, rect 中存放的是
%% 矩形左下角的坐标 (x,y) 以及所截矩形的宽度和高度
rhomin=rect();
deltamin=rect(); %% 作者承认这是个 error,已由 改为 了! %% 初始化 cluster 个数
NCLUST=; %% cl 为归属标志数组,cl(i)=j 表示第 i 号数据点归属于第 j 个 cluster
%% 先统一将 cl 初始化为 -
for i=:ND
cl(i)=-;
end %% 在矩形区域内统计数据点(即聚类中心)的个数
for i=:ND
if ( (rho(i)>rhomin) && (delta(i)>deltamin))
NCLUST=NCLUST+;
cl(i)=NCLUST; %% 第 i 号数据点属于第 NCLUST 个 cluster
icl(NCLUST)=i;%% 逆映射,第 NCLUST 个 cluster 的中心为第 i 号数据点
end
end fprintf('NUMBER OF CLUSTERS: %i \n', NCLUST); disp('Performing assignation') %% 将其他数据点归类 (assignation)
for i=:ND
if (cl(ordrho(i))==-)
cl(ordrho(i))=cl(nneigh(ordrho(i)));
end
end
%% 由于是按照 rho 值从大到小的顺序遍历,循环结束后, cl 应该都变成正的值了. %% 处理光晕点,halo这段代码应该移到 if (NCLUST>) 内去比较好吧
for i=:ND
halo(i)=cl(i);
end if (NCLUST>) % 初始化数组 bord_rho 为 ,每个 cluster 定义一个 bord_rho 值
for i=:NCLUST
bord_rho(i)=.;
end % 获取每一个 cluster 中平均密度的一个界 bord_rho
for i=:ND-
for j=i+:ND
%% 距离足够小但不属于同一个 cluster 的 i 和 j
if ((cl(i)~=cl(j))&& (dist(i,j)<=dc))
rho_aver=(rho(i)+rho(j))/.; %% 取 i,j 两点的平均局部密度
if (rho_aver>bord_rho(cl(i)))
bord_rho(cl(i))=rho_aver;
end
if (rho_aver>bord_rho(cl(j)))
bord_rho(cl(j))=rho_aver;
end
end
end
end %% halo 值为 表示为 outlier
for i=:ND
if (rho(i)<bord_rho(cl(i)))
halo(i)=;
end
end end %% 逐一处理每个 cluster
for i=:NCLUST
nc=; %% 用于累计当前 cluster 中数据点的个数
nh=; %% 用于累计当前 cluster 中核心数据点的个数
for j=:ND
if (cl(j)==i)
nc=nc+;
end
if (halo(j)==i)
nh=nh+;
end
end fprintf('CLUSTER: %i CENTER: %i ELEMENTS: %i CORE: %i HALO: %i \n', i,icl(i),nc,nh,nc-nh); end cmap=colormap;
for i=:NCLUST
ic=int8((i*.)/(NCLUST*.));
subplot(,,)
hold on
plot(rho(icl(i)),delta(icl(i)),'o','MarkerSize',,'MarkerFaceColor',cmap(ic,:),'MarkerEdgeColor',cmap(ic,:));
end
subplot(,,)
disp('Performing 2D nonclassical multidimensional scaling')
Y1 = mdscale(dist, , 'criterion','metricstress');
plot(Y1(:,),Y1(:,),'o','MarkerSize',,'MarkerFaceColor','k','MarkerEdgeColor','k');
title ('2D Nonclassical multidimensional scaling','FontSize',15.0)
xlabel ('X')
ylabel ('Y')
for i=:ND
A(i,)=.;
A(i,)=.;
end
for i=:NCLUST
nn=;
ic=int8((i*.)/(NCLUST*.));
for j=:ND
if (halo(j)==i)
nn=nn+;
A(nn,)=Y1(j,);
A(nn,)=Y1(j,);
end
end
hold on
plot(A(:nn,),A(:nn,),'o','MarkerSize',,'MarkerFaceColor',cmap(ic,:),'MarkerEdgeColor',cmap(ic,:));
end %for i=:ND
% if (halo(i)>)
% ic=int8((halo(i)*.)/(NCLUST*.));
% hold on
% plot(Y1(i,),Y1(i,),'o','MarkerSize',,'MarkerFaceColor',cmap(ic,:),'MarkerEdgeColor',cmap(ic,:));
% end
%end
faa = fopen('CLUSTER_ASSIGNATION', 'w');
disp('Generated file:CLUSTER_ASSIGNATION')
disp('column 1:element id')
disp('column 2:cluster assignation without halo control')
disp('column 3:cluster assignation with halo control')
for i=:ND
fprintf(faa, '%i %i %i\n',i,cl(i),halo(i));
end

参考:http://blog.csdn.net/aimatfuture/article/details/39405261

http://blog.csdn.net/zxdxyz/article/details/40655231

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