AP聚类算法

时间：2016-06-07 01:10:44 阅读：3029 评论：0 收藏：0 [点我收藏+]

标签：

一、算法简介

Affinity Propagation聚类算法简称AP，是一个在07年发表在Science上的聚类算法。它实际属于message-passing algorithms的一种。算法的基本思想将数据看成网络中的节点，通过在数据点之间传递消息，分别是吸引度(responsibility)和归属度(availability)，不断修改聚类中心的数量与位置，直到整个数据集相似度达到最大，同时产生高聚类中心，并将其余各点分配到相应的聚类中。

二、算法描述

1、相关概念

Exemplar：指的是聚类中心，该聚类中心实际存在，并不是如同K-Means算法由计算生成的。
Similarity：数据点i和点j的相似度记为s(i, j)，是指点j作为点i的聚类中心的相似度。一般使用欧氏距离来计算；相似度值越大说明点与点的距离越近，便于后面的比较计算。
Preference：数据点i的参考度称为p(i)或s(i,i)，是指点i作为聚类中心的参考度。一般取s相似度值的中值。
Responsibility：r(i,k)用来描述点k适合作为数据点i的聚类中心的程度。
Availability：a(i,k)用来描述点i选择点k作为其聚类中心的适合程度。
Damping factor(阻尼因子)λ：主要是起收敛作用的。

2、算法步骤

2.1 具体算法步骤

AP算法可能需要指定一些参数，如Preference与Damping factor与最大迭代次数maxIte?rNum.

step 1: 初始化参数Damping factor与maxIterNum，并读取数据；

step 2：计算相似度矩阵Similarity[i,j],一般使用欧氏距离，并求出相似度矩阵的中位值并赋给Preference；

step 3: 更新吸引度矩阵；

step 4: 更新归属度矩阵；

setp 4: 判断是否达到最大迭代次数或达到终止条件，如未达到跳转step 2，否则继续下一步；

setp 5: 生成最终Exemplar，并将各数据分配到相应的聚类中。

2.2 算法详解

AP算法有两个关键步骤，即更新吸引度矩阵与更新归属度矩阵。

更新吸引度矩阵：

技术分享

更新归属度矩阵：

技术分享

为了避免振荡，AP算法更新信息时引入了衰减系数λ。每条信息被设置为它前次迭代更新值的 $λ$ 倍加上本次信息更新值的1- $λ$ 倍。其中，衰减系数

$λ$ 是介于0到1之间的实数。即第t+1次r(i,k)与a(i,k)的迭代值：

技术分享

2.3 算法优缺点

优点：

不需要事先指定聚类的数量
聚类结果很稳定
适用于非对称相似性矩阵
初始值不敏感

缺点：

算法复杂度较高，为O(N*N*logN)，该算法比较慢，对于大量数据，计算很久

三、算法实现（Java）

package cang.algorithms.clustering.ap;
 
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileReader;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Map.Entry;
 
/**
 * 近邻传播算法，半监督聚类算法<br>
 * 优点：不需事先指定类的个数；对初值的选取不敏感；对距离矩阵的对称性没要求<br>
 * 缺点：算法复杂度较高，为O(N*N*logN)
 *
 * @author cang
 *
 */
public class AP {
 
    private int maxIterNum;
    // 聚类结果不变次数
    private int changedCount;
    private int unchangeNum;
    private int dataNum;
    private Point[] dataset;
    // 相似度矩阵，数据点i和点j的相似度记为s(i, j)，是指点j作为点i的聚类中心的相似度
    private double similar[][];
    // 吸引信息矩阵，r(i,k)用来描述点k适合作为数据点i的聚类中心的程度
    private double r[][];
    // 归属信息矩阵，a(i,k)用来描述点i选择点k作为其聚类中心的适合程度
    private double a[][];
    // 衰减系数,主要是起收敛作用的
    private double lambda;
    // 聚类中心
    private List<Integer> exemplar;
    private List<Integer> oldExemplar;
 
    public AP() {
        this(1000, 0.9);
    }
 
    public AP(int maxIterNum, double lambda) {
        this.maxIterNum = maxIterNum;
        this.lambda = lambda;
    }
 
    /**
     * 数据初始化
     */
    public void init() {
        oldExemplar = new ArrayList<Integer>();
        exemplar = new ArrayList<Integer>();
        similar = new double[dataNum][dataNum];
        r = new double[dataNum][dataNum];
        a = new double[dataNum][dataNum];
        for (int i = 0; i < dataset.length; i++) {
            for (int j = i + 1; j < dataset.length; j++) {
                similar[i][j] = distance(dataset[i].dimensioin,
                        dataset[j].dimensioin);
                similar[j][i] = similar[i][j];
            }
        }
        setPreference(3);
    }
 
    /**
     * 获取数据点i的参考度<br>
     * 称为p(i)或s(i,i) 是指点i作为聚类中心的参考度。一般取s相似度值的中值
     *
     * @param prefType 参考度类型
     */
    private void setPreference(int prefType) {
        List<Double> list = new ArrayList<Double>();
        // find the median
        for (int i = 0; i < dataNum; i++) {
            for (int j = i + 1; j < dataNum; j++) {
                list.add(similar[i][j]);
            }
        }
        Collections.sort(list);
        double pref = 0;
        // use the median as preference
        if (prefType == 1) {
            if (list.size() % 2 == 0) {
                pref = (list.get(list.size() / 2)
                        + list.get(list.size() / 2 - 1)) / 2;
            } else {
                pref = list.get((list.size()) / 2);
            }
            // use the minimum as preference
        } else if (prefType == 2) {
            pref = list.get(0);
            // use the 0.5 * (min + max) as preference
        } else if (prefType == 3) {
            pref = list.get(0)
                    + (list.get(list.size() - 1) + list.get(0)) * 0.5;
            // use the maximum as preference
        } else if (prefType == 4) {
            pref = list.get(list.size() - 1);
        } else {
            System.out.println("prefType error");
            System.exit(-1);
        }
        System.out.println(pref);
        for (int i = 0; i < dataNum; i++) {
            similar[i][i] = pref;
        }
    }
 
    public void clustering() {
        for (int i = 0; i < maxIterNum; i++) {
            updateResponsible();
            updateAvailable();
 
            oldExemplar.clear();
            if (!exemplar.isEmpty()) {
                for (Integer v : exemplar) {
                    oldExemplar.add(v);
                }
            }
            exemplar.clear();
 
            changedCount = 0;
            // 获取聚类中心
            for (int k = 0; k < dataNum; k++) {
                if (r[k][k] + a[k][k] > 0) {
                    exemplar.add(k);
                }
            }
            // data point assignment
            assignCluster();
 
            if (changedCount == 0) {
                unchangeNum++;
                if (unchangeNum > 10) {
                    maxIterNum = i;
                    break;
                }
            } else {
                unchangeNum = 0;
            }
 
        }
        // 生成预测标签
        setPredictLabel();
    }
 
    /**
     * 将各数据点分配到聚类中心
     */
    private void assignCluster() {
        for (int i = 0; i < dataNum; i++) {
            double max = Double.MIN_VALUE;
            int index = 0;
            for (Integer k : exemplar) {
                if (max < similar[i][k]) {
                    max = similar[i][k];
                    index = k;
                }
            }
            if (dataset[i].cid != index) {
                dataset[i].cid = index;
                changedCount++;
            }
        }
    }
 
    /**
     * 更新吸引信息矩阵
     */
    private void updateResponsible() {
        for (int i = 0; i < dataNum; i++) {
            for (int k = 0; k < dataNum; k++) {
                double max = Double.MIN_VALUE;
                for (int j = 0; j < dataNum; j++) {
                    if (j != k) {
                        if (max < a[i][j] + similar[i][j]) {
                            max = a[i][j] + similar[i][j];
                        }
                    }
                }
                r[i][k] = (1 - lambda) * (similar[i][k] - max)
                        + lambda * r[i][k];
            }
        }
    }
 
    /**
     * 更新归属信息矩阵
     */
    private void updateAvailable() {
        for (int i = 0; i < dataNum; i++) {
            for (int k = 0; k < dataNum; k++) {
                if (i == k) {
                    double sum = 0;
                    for (int j = 0; j < dataNum; j++) {
                        if (j != k) {
                            if (r[j][k] > 0) {
                                sum += r[j][k];
                            }
                        }
                    }
                    a[k][k] = sum;
                } else {
                    double sum = 0;
                    for (int j = 0; j < dataNum; j++) {
                        if (j != i && j != k) {
                            if (r[j][k] > 0) {
                                sum += r[j][k];
                            }
                        }
                    }
                    a[i][k] = (1 - lambda) * (r[k][k] + sum) + lambda * a[i][k];
                    if (a[i][k] > 0) {
                        a[i][k] = 0;
                    }
                }
            }
        }
    }
 
    /**
     * 生成数据点的聚类标签
     */
    private void setPredictLabel() {
        Map<Integer, String> labelMap = new HashMap<Integer, String>();
        for (int cid : exemplar) {
            Map<String, Integer> tempMap = new HashMap<String, Integer>();
            for (Point p : dataset) {
                if (cid == p.cid) {
                    if (tempMap.get(p.label) == null) {
                        tempMap.put(p.label, 1);
                    } else {
                        tempMap.put(p.label, tempMap.get(p.label) + 1);
                    }
                }
            }
            String maxLabel = null;
            int temp = 0;
            for (Entry<String, Integer> iter : tempMap.entrySet()) {
                if (temp < iter.getValue()) {
                    temp = iter.getValue();
                    maxLabel = iter.getKey();
                }
            }
            labelMap.put(cid, maxLabel);
        }
 
        for (Point p : dataset) {
            p.predictLabel = labelMap.get(p.cid);
        }
    }
 
    /**
     * 计算数据点之间的距离
     *
     * @param a 数据的坐标
     * @param b 另一个数据的坐标
     * @return
     */
    private double distance(double[] a, double[] b) {
        if (a.length != b.length) {
            throw new IllegalArgumentException("Arrry a not equal array b!");
        }
        double sum = 0;
        for (int i = 0; i < a.length; i++) {
            double dp = a[i] - b[i];
            sum += dp * dp;
        }
        return (double) Math.sqrt(sum);
    }
 
 
    /**
     * 读取数据集<br>
     * 将数据集保存到数据集中
     *
     * @param fileName 文件名
     * @param split 分隔符
     * @param labelAtHead 标签是否在头部
     * @throws IOException
     */
    public void importDataWithLabel(String fileName, String split,
            boolean labelAtHead) throws IOException {
        int dimensionNum = 0;
        List<Point> dataList = new ArrayList<Point>();
        // 读取数据文件
        BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader(fileName));
        String line = null;
        while ((line = reader.readLine()) != null) {
            if (line.trim().equals("")) {
                continue;
            }
            // 字符串以split拆分
            String[] splitStrs = line.split(split);
            dimensionNum = splitStrs.length - 1;
            double[] temp = new double[dimensionNum];
 
            String label = splitStrs[dimensionNum];
            if (labelAtHead) {
                label = splitStrs[0];
                for (int i = 0; i < dimensionNum; i++) {
                    temp[i] = Double.parseDouble(splitStrs[i + 1]);
                }
            } else {
                for (int i = 0; i < dimensionNum; i++) {
                    temp[i] = Double.parseDouble(splitStrs[i]);
                }
            }
            dataList.add(new Point(temp, label));
            dataNum++;
        }
        reader.close();
        Collections.shuffle(dataList);
        dataset = new Point[dataList.size()];
        dataList.toArray(dataset);
    }
 
    /**
     * 打印输出聚类信息
     */
    public void printInfo() {
        System.out.println("迭代次数:" + maxIterNum);
        System.out.println("聚类数目为:" + exemplar.size());
        for (int j = 0; j < exemplar.size(); j++) {
            System.out.println(j + ": " + exemplar.get(j));
        }
        for (Point point : dataset) {
            System.out.println(point);
        }
    }
 
 
    static class Point {
        // 数据标签
        private String label;
        // 聚类预测的标签
        private String predictLabel;
        // 数据点所属簇id
        private int cid;
        // 数据点的维度
        private double dimensioin[];
 
        public Point(double dimensioin[], String label) {
            this.label = label;
            init(dimensioin);
        }
 
        public Point(double dimensioin[]) {
            init(dimensioin);
        }
 
        public void init(double value[]) {
            dimensioin = new double[value.length];
            for (int i = 0; i < value.length; i++) {
                dimensioin[i] = value[i];
            }
        }
 
        @Override
        public String toString() {
            return "Point [label=" + label + ", predictLabel=" + predictLabel
                    + ", cid=" + cid + ", dimensioin="
                    + Arrays.toString(dimensioin) + "]";
        }
 
    }
 
public static void main(String[] args) throws IOException {
        AP ap = new AP(10000, 0.6);
        ap.importDataWithLabel(FILEPATH, ",", false);
        ap.init();
        ap.clustering();
        ap.printInfo();
    }
}

AP聚类算法

标签：

原文地址：http://www.cnblogs.com/codingexperience/p/5565614.html

踩

(0)

评论一句话评论（0）

分享档案

更多>

2021年07月29日 (22)
2021年07月28日 (40)
2021年07月27日 (32)
2021年07月26日 (79)
2021年07月23日 (29)
2021年07月22日 (30)
2021年07月21日 (42)
2021年07月20日 (16)
2021年07月19日 (90)
2021年07月16日 (35)

周排行