Implémenter l'algorithme K-means en Java
Bonjour,
Dans le but d'une classification, j'ai un fichier "base.txt" en entrée qui représente une base de données ou chaque ligne du fichier qui est sous cette forme (7.7,3.8,6.7,2.2,Iris-virginica) est une donnée à classer.
J'ai l'intention d'appliquer l'algorithme K-means en Java et j'ai donc récupéré un code en Java.
Code:
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| // Kmeans.java
package com.orhandemirel.clustering;
import java.util.Random;
import java.util.ArrayList;
public class Kmeans{
private double[][] data; // data to cluster
private int numClusters; // number of clusters
private double[][] clusterCenters; // cluster centers
private int dataSize; // size of the data
private int dataDim; // dimention of the data
private ArrayList[] clusters; // calculated clusters
private double[] clusterVars; // cluster variances
private double epsilon;
public Kmeans(double[][] data, int numClusters, double[][] clusterCenters)
{
dataSize = data.length;
dataDim = data[0].length;
this.data = data;
this.numClusters = numClusters;
this.clusterCenters = clusterCenters;
clusters = new ArrayList[numClusters];
for(int i=0;i<numClusters;i++)
{
clusters[i] = new ArrayList();
}
clusterVars = new double[numClusters];
epsilon = 0.01;
}
public Kmeans(double[][] data, int numClusters)
{
this(data, numClusters, true);
}
public Kmeans(double[][] data, int numClusters, boolean randomizeCenters)
{
dataSize = data.length;
dataDim = data[0].length;
this.data = data;
this.numClusters = numClusters;
this.clusterCenters = new double[numClusters][dataDim];
clusters = new ArrayList[numClusters];
for(int i=0;i<numClusters;i++)
{
clusters[i] = new ArrayList();
}
clusterVars = new double[numClusters];
epsilon = 0.01;
if(randomizeCenters)
{
randomizeCenters(numClusters, data);
}
}
private void randomizeCenters(int numClusters, double[][] data) {
Random r = new Random();
int[] check = new int[numClusters];
for (int i = 0; i < numClusters; i++) {
int rand = r.nextInt(dataSize);
if (check[i] == 0) {
this.clusterCenters[i] = data[rand].clone();
check[i] = 1;
} else {
i--;
}
}
}
private void calculateClusterCenters()
{
for(int i=0;i<numClusters;i++)
{
int clustSize = clusters[i].size();
for(int k= 0; k < dataDim; k++)
{
double sum = 0d;
for(int j =0; j < clustSize; j ++)
{
double[] elem = (double[]) clusters[i].get(j);
sum += elem[k];
}
clusterCenters[i][k] = sum / clustSize;
}
}
}
private void calculateClusterVars()
{
for(int i=0;i<numClusters;i++)
{
int clustSize = clusters[i].size();
Double sum = 0d;
for(int j =0; j < clustSize; j ++)
{
double[] elem = (double[])clusters[i].get(j);
for(int k= 0; k < dataDim; k++)
{
sum += Math.pow( (Double)elem[k] - getClusterCenters()[i][k], 2);
}
}
clusterVars[i] = sum / clustSize;
}
}
public double getTotalVar()
{
double total = 0d;
for(int i=0;i< numClusters;i++)
{
total += clusterVars[i];
}
return total;
}
public double[] getClusterVars()
{
return clusterVars;
}
public ArrayList[] getClusters()
{
return clusters;
}
private void assignData()
{
for(int k=0;k<numClusters;k++)
{
clusters[k].clear();
}
for(int i=0; i<dataSize; i++)
{
int clust = 0;
double dist = Double.MAX_VALUE;
double newdist = 0;
for(int j=0; j<numClusters; j++)
{
newdist = distToCenter( data[i], j );
if( newdist <= dist )
{
clust = j;
dist = newdist;
}
}
clusters[clust].add(data[i]);
}
}
private double distToCenter( double[] datum, int j )
{
double sum = 0d;
for(int i=0;i < dataDim; i++)
{
sum += Math.pow(( datum[i] - getClusterCenters()[j][i] ), 2);
}
return Math.sqrt(sum);
}
public void calculateClusters()
{
double var1 = Double.MAX_VALUE;
double var2;
double delta;
do
{
calculateClusterCenters();
assignData();
calculateClusterVars();
var2 = getTotalVar();
if (Double.isNaN(var2)) // if this happens, there must be some empty clusters
{
delta = Double.MAX_VALUE;
randomizeCenters(numClusters, data);
assignData();
calculateClusterCenters();
calculateClusterVars();
}
else
{
delta = Math.abs(var1 - var2);
var1 = var2;
}
}while(delta > epsilon);
}
public void setEpsilon(double epsilon)
{
if(epsilon > 0)
{
this.epsilon = epsilon;
}
}
/**
* @return the clusterCenters
*/
public double[][] getClusterCenters() {
return clusterCenters;
}
} |
Ma question est de savoir comment, à partir d'un fichier texte, je pourrais appliquer cet algorithme ?
Merci d'avance pour votre aide.
Représentation de l'algorithme Kmeans dans un repère 2D
Bonsoir,
Afin de représenter chaque donnée de la base de données Iris dans un repère (X,Y) pour visualiser le principe de l'algo kmeans :
Comment on attribue à chaque donnée une coordonnée (x,y) sachant que chaque donnée est composée par 4 attributs(longueur pétal, largeur pétal, longueur sépal, largeur sépal) tout on choisit pour chaque type de fleur une couleur!! est ce que ca est possible en java (eclipse) si oui, comment ! et ou je vais trouver des documents pour m'aider à implémenter l'astuce.
Merci énormément pour votre aide
