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Bibliothèques d'apprentissage automatique Discussion :

distance moyenne pour un cluster


Sujet :

Bibliothèques d'apprentissage automatique

  1. #1
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    Par défaut distance moyenne pour un cluster
    salut salut,
    j'ai un petit soucis, parce que j'ignore comment faire !!??

    j'ai un vecteur : label de dimension 960.
    les valeurs de ce vecteur sont entre 0 et 5 .
    C'est un résultat d'un clustering ...
    donc:
    cluster0 ->label = 0
    cluster1 -> label =1 ...etc jusqu'à cluster5-> label = 5

    dans l'algorithme de hirarchical clustering , j'ai introduit une matrice de distance : disgrandtab de dimension 960*960 .. donc, il me les a classé en fonction des distance les plus proches, et j'ai eu 6 clusters .

    comment dois je faire pour calculer la distance moyenne dans chaque cluster ??
    merci pour votre aide

  2. #2
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    Citation Envoyé par Lyly87 Voir le message
    comment dois je faire pour calculer la distance moyenne dans chaque cluster ??
    Pour regrouper vos objets en cluster, il vous a fallu définir une distance. A partir de là, calculer la distance moyenne d'un cluster ou entre deux clusters devrait être simple, non?
    - W
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  3. #3
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    Par défaut
    Au départ je dois d'abord récupérer les indices des distances regroupées dans un label , les sommer puis les diviser par le nombre d'échantillons
    c bien cela non ??

  4. #4
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    Montrez plutôt ce que vous avez essayé sur un petit exemple reproductible.
    Exposez les problèmes que vous rencontrez.
    - W
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  5. #5
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    Par défaut
    Voilà ce que j'ai commencé :
    Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
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    f=0
    clust0=np.array()
    for f in range (960):
        if label[f]==0:
            clust0 = disgrandtab[??,??]
            print clust0
    J'explique :
    j'ai déclaré f un entier et clust0 un tableau dans lequel j'aimerai par la suite récupérer les distance avec le label 0 ,
    pour f qui va de de la valeur 0 à 960 dimension du vecteur label ,
    si la valeur f dans le label = 0 j'aimerai qu'il me retourne clust0, qui est un tableau contenant les distances avec label 0
    je ne sais pas quoi mettre dans les indices ou j'ai mis les points d'interrogation !!

  6. #6
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    Par défaut
    Salut,
    "un petit exemple reproductible" est un code qu'on peut faire fonctionner après un "cut&paste".
    je ne sais pas quoi mettre dans les indices ou j'ai mis les points d'interrogation !!
    Comment a été construit disgrandtab?
    Quelle est la relation entre ses (i, j) et les données de départ?
    - W
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  7. #7
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    Alors je dois tout vous expliquer :
    j'ai des cellules que j'aimerai comparer, sur chaque cellule j'ai 8 points , j'ai les coordonnées de ces points en x et y qui sont représentés par une matrice d de dimension 960*16 (960 parce que j'ai 960 cellules)
    de la colonne indice 0 a l'indice 7 c'est les x et de l'indice 8 à l'indice 15 c'est les y. (parce que je les ai concaténer )
    donc, chaque cellule est représentée par une ligne quoi !


    à partir de cette matrice d j'ai fait toute cette suite :

    Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
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    d_2 = d.copy()**2
    #print d_2
     
    dist=np.zeros((960,8))
    dist = d_2[:,:8]+d_2[:,8:]
     
     
    idx = np.argmax(dist, axis=1)
     
     
    dxn = d[:,:8]
     for ix, shift in enumerate(idx):
        dxn[ix,:] = np.roll( dxn[ix,:], shift)
    print u"\nTableau 'shifte' :\n", dxn
     
     
    dyn = d[:,8:]
    for iy, shift in enumerate(idx):
        dyn[iy,:] = np.roll( dyn[iy,:], shift)
    print u"\nTableau 'shifte' :\n", dyn
     
    dgranddis = np.concatenate([dxn,dyn],axis=1)
     
    disgrandtab = np.zeros((960,960))
     
    for zi in range(0,960):
        vi = dgranddis[zi,:]
        mi = dgranddis[(zi+1):,:]
        ni = mi-vi
        qi = ni**2
        arrays = np.sum(qi[:,0:8]+qi[:,8:16],axis=1)
     
     
        for zii in range(0, arrays.shape[0]):
            disgrandtab[zi,zi+zii+1] = arrays[zii]
            disgrandtab[zi+zii+1,zi] = arrays[zii]
     
    print disgrandtab
     
    plt.imshow(disgrandtab)
    plt.show()
    print disgrandtab.shape
     
    ################################################################## hirarchical clustering 
    import time as time
    import mpl_toolkits.mplot3d.axes3d as p3
    from sklearn.cluster import Ward
    from sklearn.datasets.samples_generator import make_swiss_roll
     
    #################
    X = disgrandtab
    #################
    # Compute clustering
    print "Compute unstructured hierarchical clustering..."
    st = time.time()
    ward = Ward(n_clusters=6).fit(X)
    label = ward.labels_
    #print label
    print "Elapsed time: ", time.time() - st
    print "Number of points: ", label.size
     
    ######################
    # Plot result
    fig = pl.figure()
    ax = p3.Axes3D(fig)
    ax.view_init(7, -80)
    for l in np.unique(label):
        ax.plot3D(X[label == l, 0], X[label == l, 1], X[label == l, 2],
                  'o', color=pl.cm.jet(np.float(l) / np.max(label + 1)))
    pl.title('Without connectivity constraints')
     
    pl.show()

  8. #8
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    Ce que je lis, c'est:
    Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
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    print "Compute unstructured hierarchical clustering..."
    st = time.time()
    ward = Ward(n_clusters=6).fit(X)
    label = ward.labels_
    #print label
    print "Elapsed time: ", time.time() - st
    print "Number of points: ", label.size
    Vous utilisez la fonction de clustering Ward du module sklearn.cluster.
    Pour calculer distance moyenne sur les points d'un cluster, il faut voir comment les récupérer dans l'instance de "ward"... - et seul l'objet sait comment ont été regroupées ces "points".

    A vous de lire la documentation, faire des petits tests pour s'assurer que vous l'avez bien comprise,... Ou attendre l'éclairage avisé d'un lecteur qui a déjà utilisé cette bibliothèque.

    - W
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