1

我为我的问题编写了自己的聚类算法（不好，我知道）。它工作得很好，但可以工作得更快。

算法将值列表 (1D) 作为输入，其工作原理如下：

  1. 对于每个集群，计算到最近邻集群的距离
  2. 选择与邻居 B 距离最小的集群 A
  3. 如果 A 和 B 之间的距离小于阈值，则返回
  4. 结合A和B
  5. 转到 1。

我可能在这里重新发明了一个轮子..

这是我的蛮力代码，如何使它更快？如果有现成的东西，我已经安装了 Scipy 和 Numpy

#cluster center as simple average value
def cluster_center(cluster):
  return sum(cluster) / len(cluster)

#Distance between clusters
def cluster_distance(a, b):
  return abs(cluster_center(a) - cluster_center(b))

while True:
  cluster_distances = []

  #If nothing to cluster, ready
  if len(clusters) < 2:
    break

  #Go thru all clusters, calculate shortest distance to neighbor  
  for cluster in clusters:
    cluster_distances.append((cluster, sorted([(cluster_distance(cluster, c), c) for c in clusters if c != cluster])[0]))

  #Find out closest pair 
  cluster_distances.sort(cmp=lambda a,b:cmp(a[1], b[1]))

  #Check if distance is under threshold 15
  if cluster_distances[0][1][0] < 15:
     a = cluster_distances[0][0]
     b = cluster_distances[0][1][1]
     #Combine clusters (combine lists)
     a.extend(b)

     #Form a new cluster list
     clusters = [c[0] for c in cluster_distances if c[0] != b]
  else:
    break
4

1 回答 1

2

通常，术语“聚类分析”仅用于多变量分区。因为在 1d 中，您实际上可以对数据进行排序，并通过这种方式更轻松地解决大部分问题。

因此，为了加快您的方法，对您的数据进行排序！然后重新考虑你需要做什么。

至于更高级的方法：做核密度估计，寻找局部最小值作为分裂点。

于 2013-05-03T20:33:47.917 回答