Уровень алгоритма

Участник:Dmitry/Плотностный алгоритм кластеризации: различия между версиями

Материал из Алговики
Перейти к навигации Перейти к поиску
 
(не показаны 23 промежуточные версии 2 участников)
Строка 1: Строка 1:
 +
{{Assignment|ASA}}
 +
 +
{{algorithm
 +
| name              = Плотностный алгоритм кластеризации DBSCAN
 +
| serial_complexity = <math>O(n \log n)</math>
 +
| input_data        = <math>n</math>
 +
| output_data      = <math>n</math>
 +
}}
 
Авторы описания: [[Участник:Dmitry | Титов Д.Е.]]
 
Авторы описания: [[Участник:Dmitry | Титов Д.Е.]]
  
Строка 14: Строка 22:
 
  <math>dist(X,f_i) \le \varepsilon</math>, <math>(i=\overline{1,n})</math>
 
  <math>dist(X,f_i) \le \varepsilon</math>, <math>(i=\overline{1,n})</math>
  
−
Функция <math>dist(var1, var2)</math> определяет расстояние между объектами выборки <math>D</math>. Это расстояние может вычисляться различными способами, например, как <span class="plainlinks">[//en.wikipedia.org/wiki/Euclidean_distance евклидово расстояние]</span> или с помощью <span class="plainlinks">[//en.wikipedia.org/wiki/Minkowski_distance метрики Минковского]</span>.  
+
Функция <math>dist(var1, var2)</math> определяет расстояние между объектами выборки <math>D</math><ref>Haykin S. Neural Networks. A Comprehensive Foun-dation. – Upper Saddle River, N.1: Prentice Hall, Inc., 1999. – 1104 с.</ref>. Это расстояние может вычисляться различными способами, например, как <span class="plainlinks">[//en.wikipedia.org/wiki/Euclidean_distance евклидово расстояние]</span> или с помощью <span class="plainlinks">[//en.wikipedia.org/wiki/Minkowski_distance метрики Минковского]</span>.  
  
 
Вторым параметром определения плотности точек является <math>MCP</math> – это минимальное количество точек, которые расположены ближе всего к данной точке согласно определенному радиусу <math>\varepsilon</math>.
 
Вторым параметром определения плотности точек является <math>MCP</math> – это минимальное количество точек, которые расположены ближе всего к данной точке согласно определенному радиусу <math>\varepsilon</math>.
Строка 20: Строка 28:
 
Точка <math>f_i</math>, <math>(i=\overline{1,n})</math> будет являться окруженной точкой (согласно <math>\varepsilon</math> и <math>MCP</math>) если:
 
Точка <math>f_i</math>, <math>(i=\overline{1,n})</math> будет являться окруженной точкой (согласно <math>\varepsilon</math> и <math>MCP</math>) если:
  
−
  <math>M_\varepsilon(X) \le MPC</math>
+
  <math>M_\varepsilon(X) \ge MCP</math>
  
 
Это значит, что точка <math>f_i</math>, <math>(i=\overline{1,n})</math> окруженная, если количество «соседствующих» точек выборки <math>D</math> окажется большим, либо равным значению параметра <math>MCP</math> (рис. 1).
 
Это значит, что точка <math>f_i</math>, <math>(i=\overline{1,n})</math> окруженная, если количество «соседствующих» точек выборки <math>D</math> окажется большим, либо равным значению параметра <math>MCP</math> (рис. 1).
  
−
[[Файл:Окруженная_точка_при_MPC_=_5.png|thumb|center|300px|Рис. 1. Окруженная точка при MPC = 5]]
+
[[Файл:Окруженная_точка_при_MPC_=_5.png|thumb|center|300px|Рис. 1. Окруженная точка при MCP = 5]]
  
−
Точка <math>X</math> является прямо достижимой по плотности от точки <math>f</math> (при соответствующих <math>\varepsilon</math> и <math>MPC</math>), если точка <math>X \in M(X)</math>, т.е. точка <math>X</math> – это одна из точек <math>f</math> для другого окружения (соседства), где <math>f</math> – окруженная точка (рис. 2).
+
Точка <math>X</math> является прямо достижимой по плотности от точки <math>f</math> (при соответствующих <math>\varepsilon</math> и <math>MCP</math>), если точка <math>X \in M(X)</math>, т.е. точка <math>X</math> – это одна из точек <math>f</math> для другого окружения (соседства), где <math>f</math> – окруженная точка (рис. 2).
  
 
[[Файл:Точка_X_прямо_достижима_по_плотности_от_точки_f.png|thumb|center|300px|Рис. 2. Точка X прямо достижима по плотности от точки f]]
 
[[Файл:Точка_X_прямо_достижима_по_плотности_от_точки_f.png|thumb|center|300px|Рис. 2. Точка X прямо достижима по плотности от точки f]]
Строка 46: Строка 54:
 
Все объекты из набора данных <math>D</math> представляют собой совокупность подмножеств:
 
Все объекты из набора данных <math>D</math> представляют собой совокупность подмножеств:
  
−
  <math>D= \{ G_1, G_2,..., G_n, N \}</math>,
+
  <math>D= \{ G_1, G_2,..., G_m, N \}</math>,
  
−
где  <math>G_1, G_2,..., G_n</math> – кластеры, образованные по плотности; <math>N</math> – некоторое подмножество, объекты которого не принадлежат ни одному из подмножеств  <math>G_1, G_2,..., G_n</math>.
+
где  <math>G_1, G_2,..., G_m</math> – кластеры, образованные по плотности; <math>N</math> – некоторое подмножество, объекты которого не принадлежат ни одному из подмножеств  <math>G_1, G_2,..., G_m</math>.
  
 
== Вычислительное ядро алгоритма ==
 
== Вычислительное ядро алгоритма ==
Строка 55: Строка 63:
  
 
== Макроструктура алгоритма ==
 
== Макроструктура алгоритма ==
 +
Основную часть алгоритма на верхнем уровне составляют множественные вычисления расстояния между объектами.
 +
 
Вычисление расстояния между двумя объектами из выборки <math>D</math> осуществляется при помощи различных метрик. В большинстве случаев вычисляется метрика Евклида: <math>dist(u,v)=\sqrt{(u_1-v_1)^2+(u_2-v_2)^2+...+(u_n-v_n)^2} = \sqrt{\sum_{k=1}^n(u_k-v_k)^2}.</math>
 
Вычисление расстояния между двумя объектами из выборки <math>D</math> осуществляется при помощи различных метрик. В большинстве случаев вычисляется метрика Евклида: <math>dist(u,v)=\sqrt{(u_1-v_1)^2+(u_2-v_2)^2+...+(u_n-v_n)^2} = \sqrt{\sum_{k=1}^n(u_k-v_k)^2}.</math>
  
Строка 63: Строка 73:
 
== Схема реализации последовательного алгоритма ==
 
== Схема реализации последовательного алгоритма ==
  
−
Реализация алгоритма DBSCAN может быть разделена на два этапа. В первую очередь из всего набора данных <math>D</math> необходимо выделить те точки, которые являются окруженными. Затем выполнять следующую процедуру: для каждого объекта <math>X</math> из набора данных <math>D</math> определить:
+
Реализация алгоритма DBSCAN может быть разделена на два этапа<ref>Jiawei Han, Micheline Kamber. Data Mining: Con-cepts and Techniques: – Academic Press, 2001. – Р. 363-370.</ref>. В первую очередь из всего набора данных <math>D</math> необходимо выделить те точки, которые являются окруженными. Затем выполнять следующую процедуру: для каждого объекта <math>X</math> из набора данных <math>D</math> определить:
  
 
1) принадлежит ли текущий объект к какому-нибудь из кластеров;
 
1) принадлежит ли текущий объект к какому-нибудь из кластеров;
Строка 93: Строка 103:
  
 
== Информационный граф ==
 
== Информационный граф ==
 +
 +
Представление алгоритма DBSCAN в виде информационного графа показано на рисунке 4.
 +
 +
* Задаются параметры <math>\varepsilon</math> и <math>MCP</math>.
 +
* На входе алгоритма набор данных <math>D</math> разбивается на множество точек <math>X_n</math>, где <math>n</math> - количество точек.
 +
* Для каждой точки <math>X_n</math> из выборки <math>D</math> с помощью функции <math>dist(var1, var2)</math> определяется расстояние между остальными точками.
 +
* Далее алгоритм объединяет точки <math>X_n</math>, образуя подмножества <math>M_\varepsilon(X_n)</math>, объекты которого удовлетворяют условию: <math>dist(X,f_i) \le \varepsilon</math>, <math>(i=\overline{1,n})</math>.
 +
* Если подмножество <math>M_\varepsilon(X_n)</math> состоит из <math>MCP</math> и больше объектов (т. е. <math>M_\varepsilon(X_n) \ge MPC</math>), то подмножество <math>M_\varepsilon(X_n)</math> образует кластер <math>G_m</math>.
 +
* Подмножество <math>N</math> включает в себя все объекты, которые не принадлежат ни одному из подмножеств <math>G_1, G_2,..., G_m</math>.
 +
 +
 +
[[Файл:DBSCAN.png|thumb|center|800px|Рис. 5. Информационный граф алгоритма DBSCAN]]
  
 
== Ресурс параллелизма алгоритма ==
 
== Ресурс параллелизма алгоритма ==
 +
 +
Ширина ярусно-параллельной формы алгоритма <math>O(m)</math><ref>https://en.wikipedia.org/wiki/DBSCAN Density-based spatial clustering of applications with noise (DBSCAN)</ref>, где m - количество частей, на которые разбиваются все объекты из набора данных <math>D</math>. Высотой ярусно-параллельной формы алгоритма является <math>O(|X| \log |X|)</math>, где <math>\mid X \mid</math> - максимальное количество среди числа объектов в каждой части разбиения. Именно такую сложность имеет алгоритм DBSCAN, применяемый к каждой отдельной части разбиения.
  
 
== Входные и выходные данные алгоритма ==
 
== Входные и выходные данные алгоритма ==
 +
 +
Входные данные: множество объектов из набора данных <math>D</math>, для которых задана метрическая функция расстояния <math>dist(var1, var2)</math>. Объём входных данных: <math>n</math>.
 +
 +
Выходные данные: размеченное множество объектов, где каждому объекту сопоставлен порядковый номер кластера, в который попал данный объект, либо объект отмечается как выброс. Объём выходных данных: <math>n</math>.
 +
 +
Количество кластеров и шума в выходных данных зависят от входных данных и параметров алгоритма. Более компактное расположение объектов, меньшие значения параметра <math>MCP</math>, большие значения параметра <math>\varepsilon</math> ведут к образования меньшего числа кластеров, вплоть до одного единственного кластера. Если варьировать данные параметры в противоположную сторону, то количество кластеров и выбросов будет расти, вплоть до момента, когда все объекты будут являться выбросом.
  
 
== Свойства алгоритма ==
 
== Свойства алгоритма ==
Строка 106: Строка 136:
 
* Не требуется указывать количество кластеров.
 
* Не требуется указывать количество кластеров.
 
* Возможность выделять кластеры в присутствии выбросов.
 
* Возможность выделять кластеры в присутствии выбросов.
−
* Число итераций определено заранее.
+
* Число итераций определено заранее<ref>http://cyberleninka.ru/article/n/algoritmy-klasterizatsii-v-zadachah-segmentatsii-sputnikovyh-izobrazheniy</ref>.
  
 
= Программная реализация алгоритма =
 
= Программная реализация алгоритма =
Строка 117: Строка 147:
  
 
== Масштабируемость алгоритма и его реализации ==
 
== Масштабируемость алгоритма и его реализации ==
 +
 +
Было проведено исследование масштабируемости параллельной реализации алгоритма DBSCAN. Исследование проводилось на суперкомпьютере "Ломоносов". Исследовалась параллельная реализация алгоритма, написанная с использованием стандарта MPI. Распараллеливание проводилось по числу входных объектов. Программа реализована на языке C++.
 +
 +
Набор и границы значений изменяемых параметров запуска реализации алгоритма:
 +
 +
* число процессоров [1 : 128] с шагом по степеням двойки;
 +
* число входных объектов [1000 : 40000].
 +
 +
 +
[[Файл:График масштабируемостиv2.png|thumb|center|800px|Рис. 6. График масштабируемости DBSCAN]]
 +
 +
На рисунке 6 показан график масштабируемости DBSCAN, из которого можно сделать следующие выводы:
 +
 +
* При увеличении размерности системы при фиксированном количестве процессов на области изменений значений параметров наблюдается увеличение эффективности.
 +
 +
* При увеличении числа процессов наблюдается уменьшение эффективности на всей области рассматриваемых значений параметров. При этом с ростом числа процессов снижение эффективности замедляется.
 +
 +
* При одновременном увеличении количества процессов и размерности системы наблюдается уменьшение эффективности. При этом скорость убывания эффективности крайне низкая.
 +
 +
[https://github.com/ByDmitryT/DBSCAN Реализация на языке C++]
  
 
== Динамические характеристики и эффективность реализации алгоритма ==
 
== Динамические характеристики и эффективность реализации алгоритма ==
Строка 123: Строка 173:
  
 
== Существующие реализации алгоритма ==
 
== Существующие реализации алгоритма ==
 +
 +
<span class="plainlinks">[//en.wikipedia.org/wiki/Scikit-learn Scikit-Learn]</span> включает в себя реализацию Python для DBSCAN для произвольной метрики Минковского, который может быть ускорен с помощью KD-деревьев и шаровых деревьев, но который использует в худшем случае квадратичную память.
 +
 +
[//www.philippe-fournier-viger.com/spmf/SPMF SPMF] предлагает GPL-V3 java-реализацию алгоритма DBSCAN с поддержкой KD-дерева (только для параметра расстояние Евклида).
 +
 +
<span class="plainlinks">[//en.wikipedia.org/wiki/Apache_Commons Apache Commons Мath]</span> содержит java-реализацию алгоритма выполняющегося за квадратичное время.
 +
 +
<span class="plainlinks">[//en.wikipedia.org/wiki/ELKI ELKI]</span> предлагает реализацию DBSCAN, а также GDBSCAN и другие варианты. Эта реализация может использовать различные структуры индексов для поквадратного выполнения и поддерживает произвольное расстояние функции и произвольные типы данных, но это можно обогнать низкоуровневой оптимизацией реализации на небольших наборах данных.
 +
 +
<span class="plainlinks">[//en.wikipedia.org/wiki/Weka_(machine_learning) Weka]</span> содержит (как дополнительный пакет в последних версиях) базовую реализацию DBSCAN, которая работает за квадратичное время и линейную память.
 +
 +
<span class="plainlinks">[//en.wikipedia.org/wiki/R_(programming_language) GNU R]</span> содержит DBSCAN в [//cran.r-project.org/web/packages/fpc/index.html fpc] пакете с поддержкой произвольных функций расстояния через матриц. Однако он не имеет поддержки индекса (и, соответственно, имеет квадратичное время выполнения и сложность по памяти) и довольно медленно из-за интерпретации R. Более быстрая версия реализована на языке C++ с использованием KD-деревьев (только когда расстояние Евклидово ) в пакете R [//cran.r-project.org/web/packages/dbscan/index.html dbscan].
  
 
= Литература =
 
= Литература =

Текущая версия на 10:11, 9 февраля 2017

Symbol wait.svgЭта работа прошла предварительную проверку
Дата последней правки страницы: 09.02.2017
Данная работа соответствует формальным критериям.
Проверено ASA.



Плотностный алгоритм кластеризации DBSCAN
Последовательный алгоритм
Последовательная сложность [math]O(n \log n)[/math]
Объём входных данных [math]n[/math]
Объём выходных данных [math]n[/math]

Авторы описания: Титов Д.Е.

1 Свойства и структура алгоритма

1.1 Общее описание алгоритма

Под кластеризацией понимается деление заданного множества точек данных (объектов) на подгруппы, каждая из которых, насколько это возможно, однородна. В основе метода кластеризации DBSCAN лежит объединение некоторых объектов в соответствии с их внутригрупповым «соединением». Для проведения корректной процедуры кластеризации необходимо указать критерии, по которым объекты будут объединены в кластеры. Прежде всего, необходимо сказать, что кластеры представляют собой плотные области некоторых объектов в пространстве данных, разделенных между собой объектами, плотность которых значительно ниже. Расположение точек в одном кластере обусловлено их соединением, т.е. некоторой связью между собой.

1.2 Математическое описание алгоритма

Плотность точек для данной точки [math]X[/math] определяется двумя параметрами. Первым из них является [math]\varepsilon[/math] – радиус «соседства» (приближенности) точки [math]X[/math]. Тогда множество [math]M_\varepsilon(X)[/math] будет включать в себя такие точки [math]f_i[/math], [math](i=\overline{1,n})[/math], для которых следующее неравенство будет истинно: 

[math]dist(X,f_i) \le \varepsilon[/math], [math](i=\overline{1,n})[/math]

Функция [math]dist(var1, var2)[/math] определяет расстояние между объектами выборки [math]D[/math][1]. Это расстояние может вычисляться различными способами, например, как евклидово расстояние или с помощью метрики Минковского.

Вторым параметром определения плотности точек является [math]MCP[/math] – это минимальное количество точек, которые расположены ближе всего к данной точке согласно определенному радиусу [math]\varepsilon[/math].

Точка [math]f_i[/math], [math](i=\overline{1,n})[/math] будет являться окруженной точкой (согласно [math]\varepsilon[/math] и [math]MCP[/math]) если: 

[math]M_\varepsilon(X) \ge MCP[/math]

Это значит, что точка [math]f_i[/math], [math](i=\overline{1,n})[/math] окруженная, если количество «соседствующих» точек выборки [math]D[/math] окажется большим, либо равным значению параметра [math]MCP[/math] (рис. 1).

Рис. 1. Окруженная точка при MCP = 5

Точка [math]X[/math] является прямо достижимой по плотности от точки [math]f[/math] (при соответствующих [math]\varepsilon[/math] и [math]MCP[/math]), если точка [math]X \in M(X)[/math], т.е. точка [math]X[/math] – это одна из точек [math]f[/math] для другого окружения (соседства), где [math]f[/math] – окруженная точка (рис. 2).

Рис. 2. Точка X прямо достижима по плотности от точки f

Достижимость по плотности – это транзитивное замыкание прямо достижимой по плотности точки. Точка [math]f[/math] достижима по плотности из точки [math]X[/math], но точка [math]X[/math] не достижима по плотности из точки [math]f[/math] (рис. 3).

Рис. 3. Достижимость по плотности

Точка [math]X[/math] соединена (связана) по плотности с точкой [math]f[/math] (согласно [math]\varepsilon[/math] и [math]MCP[/math]) если существует точка [math]e[/math] такая, что обе точки [math]X[/math] и [math]f[/math] являются достижимыми от точки [math]e[/math] (согласно [math]\varepsilon[/math] и [math]MCP[/math]) (рис. 4).

Рис. 4. Соединение по плотности

Кластер, сформированный на основе размещения объектов по плотности должен удовлетворять таким свойствам: максимальность; связность.

В этом случае, под кластером понимается непустое подмножество точек [math]G[/math] из набора данных [math]D[/math], которое удовлетворяет вышеупомянутым свойствам, причем, максимальность интерпретируется таким образом: если [math]X \in G[/math] и [math]f[/math] достижима по плотности от точки [math]X[/math], тогда и [math]f \in G[/math], это значит, что обе точки принадлежат одному кластеру.

Свойство связности гласит, что каждый объект в подмножестве [math]G[/math] соединен по плотности со всеми объектами кластера (при заданных [math]\varepsilon[/math] и [math]MCP[/math]).

Все объекты из набора данных [math]D[/math] представляют собой совокупность подмножеств: 

[math]D= \{ G_1, G_2,..., G_m, N \}[/math],

где [math]G_1, G_2,..., G_m[/math] – кластеры, образованные по плотности; [math]N[/math] – некоторое подмножество, объекты которого не принадлежат ни одному из подмножеств [math]G_1, G_2,..., G_m[/math].

1.3 Вычислительное ядро алгоритма

Вычислительным ядром алгоритма является поиск всех "соседствующих" точек для каждой точки [math]X[/math] входного множества [math]D[/math]. Основное время работы алгоритма используется на функцию [math]dist(var1, var2)[/math], определяющую расстояние между объектами выборки [math]D[/math] и сравнение расстояния с заданной [math]\varepsilon[/math] для того, чтобы определить "соседствующие" точки.

1.4 Макроструктура алгоритма

Основную часть алгоритма на верхнем уровне составляют множественные вычисления расстояния между объектами.

Вычисление расстояния между двумя объектами из выборки [math]D[/math] осуществляется при помощи различных метрик. В большинстве случаев вычисляется метрика Евклида: [math]dist(u,v)=\sqrt{(u_1-v_1)^2+(u_2-v_2)^2+...+(u_n-v_n)^2} = \sqrt{\sum_{k=1}^n(u_k-v_k)^2}.[/math]

Также возможно использование метрики Минковского, что является обобщением евклидова расстояния:

[math]dist(x,y) = \left(\sum_{i=1}^n |x_i-y_i|^p\right)^{1/p}[/math].

1.5 Схема реализации последовательного алгоритма

Реализация алгоритма DBSCAN может быть разделена на два этапа[2]. В первую очередь из всего набора данных [math]D[/math] необходимо выделить те точки, которые являются окруженными. Затем выполнять следующую процедуру: для каждого объекта [math]X[/math] из набора данных [math]D[/math] определить:

1) принадлежит ли текущий объект к какому-нибудь из кластеров;

2) является ли текущий объект окруженной точкой.

Если текущий объект – окруженная точка, то все объекты, достижимые по плотности от текущего объекта, соединяем в новый кластер. В противном случае, если объект не является окруженной точкой и не достижим по плотности ни от какого объекта, то текущий объект – выброс. Псевдокод алгоритма DBSCAN можно представить следующим образом: 

for [math]\forall X \in D[/math]
  [math]\{[/math]
    if [math] (X \in G_i, i= \overline{1,n})[/math]
    [math]\{[/math]
       if [math] (X_i \in M_\varepsilon(X))[/math]
       [math]\{[/math]
         find [math]X_i \in D[/math] достижимы по плотности
         from [math]X_i \in M_\varepsilon(X)[/math]
       [math]\}[/math]
       else if [math] (X_i \notin M_\varepsilon(X)[/math] and [math]X[/math] не достижим от любого другого объекта [math])[/math]
       [math]\{[/math]
         [math]X \in N[/math]
       [math]\}[/math]
 [math]\}[/math]

параметры [math]\varepsilon[/math] и [math]MCP[/math] задаются пользователем.

1.6 Последовательная сложность алгоритма

Сложность алгоритма зависит от поиска всех точек в [math]\varepsilon[/math]-окрестности конкретной точки [math]X[/math] из выборки [math]D[/math]. Из-за поиска "соседствующих" точек алгоритм имеет квадратичную вычислительную сложность [math]O(n^2)[/math] (где n - количество точек). Но если использовать K-мерное дерево, то можно снизить сложность до [math]O(\text{n log n})[/math].

1.7 Информационный граф

Представление алгоритма DBSCAN в виде информационного графа показано на рисунке 4.

  • Задаются параметры [math]\varepsilon[/math] и [math]MCP[/math].
  • На входе алгоритма набор данных [math]D[/math] разбивается на множество точек [math]X_n[/math], где [math]n[/math] - количество точек.
  • Для каждой точки [math]X_n[/math] из выборки [math]D[/math] с помощью функции [math]dist(var1, var2)[/math] определяется расстояние между остальными точками.
  • Далее алгоритм объединяет точки [math]X_n[/math], образуя подмножества [math]M_\varepsilon(X_n)[/math], объекты которого удовлетворяют условию: [math]dist(X,f_i) \le \varepsilon[/math], [math](i=\overline{1,n})[/math].
  • Если подмножество [math]M_\varepsilon(X_n)[/math] состоит из [math]MCP[/math] и больше объектов (т. е. [math]M_\varepsilon(X_n) \ge MPC[/math]), то подмножество [math]M_\varepsilon(X_n)[/math] образует кластер [math]G_m[/math].
  • Подмножество [math]N[/math] включает в себя все объекты, которые не принадлежат ни одному из подмножеств [math]G_1, G_2,..., G_m[/math].


Рис. 5. Информационный граф алгоритма DBSCAN

1.8 Ресурс параллелизма алгоритма

Ширина ярусно-параллельной формы алгоритма [math]O(m)[/math][3], где m - количество частей, на которые разбиваются все объекты из набора данных [math]D[/math]. Высотой ярусно-параллельной формы алгоритма является [math]O(|X| \log |X|)[/math], где [math]\mid X \mid[/math] - максимальное количество среди числа объектов в каждой части разбиения. Именно такую сложность имеет алгоритм DBSCAN, применяемый к каждой отдельной части разбиения.

1.9 Входные и выходные данные алгоритма

Входные данные: множество объектов из набора данных [math]D[/math], для которых задана метрическая функция расстояния [math]dist(var1, var2)[/math]. Объём входных данных: [math]n[/math].

Выходные данные: размеченное множество объектов, где каждому объекту сопоставлен порядковый номер кластера, в который попал данный объект, либо объект отмечается как выброс. Объём выходных данных: [math]n[/math].

Количество кластеров и шума в выходных данных зависят от входных данных и параметров алгоритма. Более компактное расположение объектов, меньшие значения параметра [math]MCP[/math], большие значения параметра [math]\varepsilon[/math] ведут к образования меньшего числа кластеров, вплоть до одного единственного кластера. Если варьировать данные параметры в противоположную сторону, то количество кластеров и выбросов будет расти, вплоть до момента, когда все объекты будут являться выбросом.

1.10 Свойства алгоритма

  • Число настраиваемых параметров равно двум: [math]\varepsilon[/math] и [math]MPC[/math].
  • Вычислительная сложность алгоритма [math]O(\text{n log n})[/math].
  • Возможность обрабатывать большой объем данных.
  • Результат не зависит от порядка ввода данных.
  • Не требуется указывать количество кластеров.
  • Возможность выделять кластеры в присутствии выбросов.
  • Число итераций определено заранее[4].

2 Программная реализация алгоритма

2.1 Особенности реализации последовательного алгоритма

2.2 Локальность данных и вычислений

2.3 Возможные способы и особенности параллельной реализации алгоритма

2.4 Масштабируемость алгоритма и его реализации

Было проведено исследование масштабируемости параллельной реализации алгоритма DBSCAN. Исследование проводилось на суперкомпьютере "Ломоносов". Исследовалась параллельная реализация алгоритма, написанная с использованием стандарта MPI. Распараллеливание проводилось по числу входных объектов. Программа реализована на языке C++.

Набор и границы значений изменяемых параметров запуска реализации алгоритма:

  • число процессоров [1 : 128] с шагом по степеням двойки;
  • число входных объектов [1000 : 40000].


Рис. 6. График масштабируемости DBSCAN

На рисунке 6 показан график масштабируемости DBSCAN, из которого можно сделать следующие выводы:

  • При увеличении размерности системы при фиксированном количестве процессов на области изменений значений параметров наблюдается увеличение эффективности.
  • При увеличении числа процессов наблюдается уменьшение эффективности на всей области рассматриваемых значений параметров. При этом с ростом числа процессов снижение эффективности замедляется.
  • При одновременном увеличении количества процессов и размерности системы наблюдается уменьшение эффективности. При этом скорость убывания эффективности крайне низкая.

Реализация на языке C++

2.5 Динамические характеристики и эффективность реализации алгоритма

2.6 Выводы для классов архитектур

2.7 Существующие реализации алгоритма

Scikit-Learn включает в себя реализацию Python для DBSCAN для произвольной метрики Минковского, который может быть ускорен с помощью KD-деревьев и шаровых деревьев, но который использует в худшем случае квадратичную память.

SPMF предлагает GPL-V3 java-реализацию алгоритма DBSCAN с поддержкой KD-дерева (только для параметра расстояние Евклида).

Apache Commons Мath содержит java-реализацию алгоритма выполняющегося за квадратичное время.

ELKI предлагает реализацию DBSCAN, а также GDBSCAN и другие варианты. Эта реализация может использовать различные структуры индексов для поквадратного выполнения и поддерживает произвольное расстояние функции и произвольные типы данных, но это можно обогнать низкоуровневой оптимизацией реализации на небольших наборах данных.

Weka содержит (как дополнительный пакет в последних версиях) базовую реализацию DBSCAN, которая работает за квадратичное время и линейную память.

GNU R содержит DBSCAN в fpc пакете с поддержкой произвольных функций расстояния через матриц. Однако он не имеет поддержки индекса (и, соответственно, имеет квадратичное время выполнения и сложность по памяти) и довольно медленно из-за интерпретации R. Более быстрая версия реализована на языке C++ с использованием KD-деревьев (только когда расстояние Евклидово ) в пакете R dbscan.

3 Литература

  1. ↑ Haykin S. Neural Networks. A Comprehensive Foun-dation. – Upper Saddle River, N.1: Prentice Hall, Inc., 1999. – 1104 с.
  2. ↑ Jiawei Han, Micheline Kamber. Data Mining: Con-cepts and Techniques: – Academic Press, 2001. – Р. 363-370.
  3. ↑ https://en.wikipedia.org/wiki/DBSCAN Density-based spatial clustering of applications with noise (DBSCAN)
  4. ↑ http://cyberleninka.ru/article/n/algoritmy-klasterizatsii-v-zadachah-segmentatsii-sputnikovyh-izobrazheniy
Источник — https://algowiki-project.org/w/ru/index.php?title=Участник:Dmitry/Плотностный_алгоритм_кластеризации&oldid=22488