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我想计算聚类评估的轮廓。R中有一些包，例如cluster和clValid。这是我使用集群包的代码：

# load the data
# a data from the UCI website with 434874 obs. and  3 variables
data <- read.csv("./data/spatial_network.txt",sep="\t",header =  F)

# apply kmeans
km_res <- kmeans(data,20,iter.max = 1000,
               nstart=20,algorithm="MacQueen")

# calculate silhouette
library(cluster)   
sil <- silhouette(km_res$cluster, dist(data))

# plot silhouette
library(factoextra)
fviz_silhouette(sil)

该代码适用于较小的数据，例如具有 50,000 obs 的数据，但是当数据大小有点大时，我会收到类似“错误：无法分配大小为 704.5 Gb 的向量”的错误。这可能是 Dunn 索引和大型数据集的其他内部索引的问题。

我的电脑有 32GB RAM。问题来自计算 dist(data)。我想知道是否可以不提前计算 dist(data)，并在剪影公式中需要时计算相应的距离。

感谢您对这个问题的帮助，以及我如何计算大型和超大型数据集的轮廓。

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3 回答 3

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你可以自己实现剪影。

它只需要每个距离两次，因此不需要存储整个距离矩阵。它可能会运行得慢一些，因为它计算了两次距离，但同时更好的内存效率可能会弥补这一点。

不过，这仍然需要很长时间。

您应该考虑仅使用子样本（您真的需要考虑所有点吗？）以及诸如简化剪影之类的替代方法，尤其是使用 KMeans 时……您对此类方法的额外数据只会获得很少的收益。所以你可以只使用一个子样本。

于 2019-02-20T22:01:01.017 回答
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如果可以在不使用距离矩阵的情况下计算轮廓索引，或者您可以使用线索包，优化集群包使用的时间和内存。这是一个例子：

library(rbenchmark)
library(cluster)
library(clues)

set.seed(123)
x = c(rnorm(1000,0,0.9), rnorm(1000,4,1), rnorm(1000,-5,1))
y = c(rnorm(1000,0,0.9), rnorm(1000,6,1), rnorm(1000, 5,1))
cluster = rep(as.factor(1:3),each = 1000)

df <- cbind(x,y)
head(df)
               x           y
[1,] -0.50442808 -0.13527673
[2,] -0.20715974 -0.29498142
[3,]  1.40283748 -1.30334876
[4,]  0.06345755 -0.62755613
[5,]  0.11635896  2.33864121
[6,]  1.54355849 -0.03367351

两个函数的运行时比较

 benchmark(f1 = silhouette(as.integer(cluster), dist = dist(df)),
           f2 = get_Silhouette(y = df, mem = cluster))
  test replications elapsed relative user.self sys.self user.child sys.child
1   f1          100   15.16    1.902     13.00     1.64         NA        NA
2   f2          100    7.97    1.000      7.76     0.00         NA        NA

两个函数的内存使用比较

library(pryr)
object_size(silhouette(as.integer(cluster), dist = dist(df)))
73.9 kB
object_size(get_Silhouette(y = df, mem = cluster))
36.6 kB

作为结论clues::get_Silhouette，它减少了使用相同的时间和内存。

于 2019-05-28T19:33:35.013 回答
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Anony-Mousse 答案是完美的，尤其是二次抽样。由于计算成本的增加，这对于非常大的数据集非常重要。

这是使用 clusterCrit 的 R 包计算内部度量值（例如剪影和 Dunn 指数）的另一种解决方案。clusterCrit 用于计算聚类验证指标，不需要预先计算整个距离矩阵。然而，正如 Anony-Mousse 所讨论的那样，它可能会很慢。有关 clusterCrit 的文档，请参阅以下链接： https ://www.rdocumentation.org/packages/clusterCrit/versions/1.2.8/topics/intCriteria

clusterCrit 还计算集群验证的大部分内部度量。

例子：

intCriteria(data,km_res$cluster,c("Silhouette","Calinski_Harabasz","Dunn"))
于 2019-02-26T03:05:26.020 回答