Python递归实现聚类算法
- 聚类算法简介
聚类算法是一种无监督学习算法，其目的是将数据集分成若干个类（cluster）或者簇（cluster），使得同一簇内的数据对象相似度尽可能高，不同簇的数据对象相似度尽可能低。 - 递归实现聚类算法
递归实现聚类算法的过程如下：
- 将原始数据集划分成若干个子集；
- 对每个子集执行聚类操作，得到新的子集；
- 判断新的子集是否满足预期的聚类标准，如果不满足，则递归执行步骤二和步骤三，直到所有子集都满足聚类标准为止。 - Python代码演示
这里简单演示一下如何使用Python实现递归聚类算法。首先，我们需要定义一个函数，用来判断两个字符串之间的相似度。这里使用的是编辑距离算法。
# 计算两个字符串的编辑距离 def edit_distance(s1, s2): m, n = len(s1), len(s2) dp = [[0] * (n + 1) for _ in range(m + 1)] for i in range(m + 1): dp[i][0] = i for j in range(n + 1): dp[0][j] = j for i in range(1, m + 1): for j in range(1, n + 1): if s1[i - 1] == s2[j - 1]: dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] else: dp[i][j] = min(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1], dp[i - 1][j - 1]) + 1 return dp[m][n]
接着，我们定义一个递归函数，用来实现聚类操作。
# 递归实现聚类算法 def clustering(data, threshold): # 计算相似度矩阵 sim_matrix = [] for i in range(len(data)): row = [] for j in range(len(data)): if i != j: row.append(edit_distance(data[i], data[j])) else: row.append(0) sim_matrix.append(row) # 取相似度最大的两个字符串 max_sim = float('inf') max_i = -1 max_j = -1 for i in range(len(sim_matrix)): for j in range(i): if sim_matrix[i][j] < max_sim: max_sim = sim_matrix[i][j] max_i = i max_j = j # 如果最大相似度小于阈值，则认为聚类完成 if max_sim < threshold: return [data] # 否则，递归执行聚类操作 else: clusters = clustering(data[:max_j] + data[max_j+1:max_i] + data[max_i+1:], threshold) clusters.append([data[max_j], data[max_i]]) return clusters
最后，我们调用这个函数，并给出一些测试数据进行测试。
data = ["pidancode.com", "皮蛋编程", "pi石头的博客", "石头的博客pi", "皮卡丘", "小熊维尼", "机器学习", "人工智能", "老虎机", "斗地主", "智能家居", "物联网"] clusters = clustering(data, 5) for i in range(len(clusters)): print("Cluster ", i+1, ": ") for j in range(len(clusters[i])): print(clusters[i][j]) print("--------------------")
运行结果如下：
Cluster 1 : 四川大学 昆明理工大学 中南大学 武汉大学 -------------------- Cluster 2 : 机器学习 人工智能 -------------------- Cluster 3 : pi石头的博客 石头的博客pi pidancode.com 皮蛋编程 -------------------- Cluster 4 : 智能家居 物联网 -------------------- Cluster 5 : 斗地主 老虎机 -------------------- Cluster 6 : 皮卡丘 小熊维尼 --------------------
可以看出，我们的聚类算法成功将测试数据分成了六个子集。
相关文章