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遗传聚类算法Python实现

来源:www.goldyong99.com 时间:2024-05-14 17:46:26 作者:九九算法网 浏览: [手机版]

遗传聚类算法Python实现(1)

么是遗传聚类算法

  遗传聚类算法是一种基于进化算法的聚类方法,它利用遗传算法的思想,通过模生物进化过程,寻找数据中的最优聚类方案九_九_算_法_网。遗传聚类算法可以有效地处理大规模数据,并且对于数据中存在噪声和异常值的情也具有较好的鲁棒性。

遗传聚类算法Python实现(2)

遗传聚类算法的基本原理

遗传聚类算法的基本原理是通过模生物进化过程,通过遗传操作(交叉、变异)和选择操作(应度函数)来不断优化聚类结果,直最优

  遗传聚类算法的基本流程下:

  1. 初始化种群:随机生一组初始聚类中心。

2. 计算应度函数:根据聚类中心,将数据分为若干个簇,并计算聚类结果的应度值tmg

  3. 选择操作:根据应度值,选择一定数量的个体作为下一代种群的父代。

4. 遗传操作:通过交叉和变异操作,生下一代种群。

  5. 判断终止条件:当达指定的迭代次数或者应度值达一定的阈值时,停止算法。

  6. 输出结果:输出最优的聚类结果九~九~算~法~网

遗传聚类算法Python实现(3)

遗传聚类算法的Python实现

  下面我们来看一下遗传聚类算法的Python实现。

  首先,我们需要定义一个应度函数,用来评估聚类结果的好坏程度。在这里,我们选择轮廓系数作为应度函数,它可以反映出聚类结果的紧密度和分离度。轮廓系数的计算公式下:

  $s(i) = \frac{b(i) - a(i)}{\max(a(i), b(i))}$

  其中,$a(i)$表示簇内平均距离,$b(i)$表示簇间平均距离九+九+算+法+网。轮廓系数的取值范围为[-1, 1],值越大表示聚类结果越好。

接下来,我们需要实现遗传操作。在这里,我们选择交叉和变异两种操作。

  交叉操作:随机选择两个个体,将它们的聚类中心进行交叉,生两个新的个体九_九_算_法_网

变异操作:随机选择一个个体,将它的聚类中心进行随机变异,生一个新的个体。

  最后,我们需要定义一个遗传聚类算法的函数,来实现整个算法的流程。在这里,我们选择使用k-means算法来生初始种群,并且设置迭代次数为100次。

  完整的代码下所示:

  ```python

import numpy as np

from sklearn.cluster import KMeans

  # 计算簇内平均距离

def intra_cluster_distance(X, labels):

n_clusters = len(np.unique(labels))

s = 0

  for i in range(n_clusters):

  cluster = X[labels == i]

if len(cluster) > 0:

s += np.mean(np.linalg.norm(cluster - np.mean(cluster, axis=0), axis=1))

  return s / n_clusters

# 计算簇间平均距离

  def inter_cluster_distance(X, labels):

n_clusters = len(np.unique(labels))

  s = 0

  for i in range(n_clusters):

  for j in range(i + 1, n_clusters):

cluster_i = X[labels == i]

cluster_j = X[labels == j]

  if len(cluster_i) > 0 and len(cluster_j) > 0:

  s += np.mean(np.linalg.norm(cluster_i - np.mean(cluster_j, axis=0), axis=1))

  s += np.mean(np.linalg.norm(cluster_j - np.mean(cluster_i, axis=0), axis=1))

  return s / (n_clusters * (n_clusters - 1))

  # 计算轮廓系数

  def silhouette_score(X, labels):

  a = np.array([intra_cluster_distance(X, labels) for i in range(len(X))])

  b = np.array([inter_cluster_distance(X, labels) for i in range(len(X))])

  s = (b - a) / np.maximum(a, b)

  return np.mean(s)

  # 交叉操作

  def crossover(parent1, parent2):

child1 = np.copy(parent1)

child2 = np.copy(parent2)

center1 = child1['center']

  center2 = child2['center']

  mask = np.random.randint(0, 2, size=center1.shape, dtype=bool)

  child1['center'][mask] = center2[mask]

child2['center'][mask] = center1[mask]

return child1, child2

  # 变异操作

def mutation(parent, X):

child = np.copy(parent)

  center = child['center']

  mask = np.random.randint(0, 2, size=center.shape, dtype=bool)

center[mask] = np.random.uniform(X.min(axis=0), X.max(axis=0), size=center[mask].shape)

  return child

  # 遗传聚类算法

  def genetic_clustering(X, n_clusters, pop_size=100, n_generations=100):

  # 初始化种群

  pop = []

  for i in range(pop_size):

kmeans = KMeans(n_clusters=n_clusters, init='k-means++')

  kmeans.fit(X)

  pop.append({'center': kmeans.cluster_centers_})

# 迭代

for i in range(n_generations):

# 计算应度函数

fitness = np.array([silhouette_score(X, kmeans.predict(X)) for kmeans in pop])

# 选择操作

parents = []

  for j in range(pop_size):

  idx = np.random.choice(pop_size, size=2, replace=False)

  if fitness[idx[0]] > fitness[idx[1]]:

parents.append(pop[idx[0]])

  else:

parents.append(pop[idx[1]])

# 遗传操作

  children = []

  for j in range(pop_size // 2):

  idx = np.random.choice(pop_size, size=2, replace=False)

  child1, child2 = crossover(parents[idx[0]], parents[idx[1]])

  children.append(mutation(child1, X))

  children.append(mutation(child2, X))

  # 更新种群

  pop = parents + children

# 输出结果

  best_kmeans = max(pop, key=lambda kmeans: silhouette_score(X, kmeans.predict(X)))

  return best_kmeans['center']

  # 测试

  if __name__ == '__main__':

  import matplotlib.pyplot as plt

# 生数据

  np.random.seed(0)

  n_samples = 1000

  X = np.vstack([

  np.random.multivariate_normal([0, 0], [[1, 0], [0, 1]], size=n_samples // 4),

  np.random.multivariate_normal([5, 5], [[1, 0], [0, 1]], size=n_samples // 4),

np.random.multivariate_normal([0, 5], [[1, 0], [0, 1]], size=n_samples // 4),

  np.random.multivariate_normal([5, 0], [[1, 0], [0, 1]], size=n_samples // 4),

  ])

# 聚类

  centers = genetic_clustering(X, n_clusters=4)

  # 可视化

  plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], s=10)

  plt.scatter(centers[:, 0], centers[:, 1], s=50, marker='x', color='red')

  plt.show()

```

总结

  遗传聚类算法是一种基于进化算法的聚类方法,它可以有效地处理大规模数据,并且对于数据中存在噪声和异常值的情也具有较好的鲁棒性tmg。在本文中,我们介绍了遗传聚类算法的基本原理,并且给出了它的Python实现。希望本文能够对大家理遗传聚类算法的原理和实现有所帮助。

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