Уровень алгоритма

Участник:Denemmy/Partitioning Around Medoids (Алгоритм): различия между версиями

Материал из Алговики
Перейти к навигации Перейти к поиску
 
(не показаны 54 промежуточные версии 5 участников)
Строка 1: Строка 1:
 +
{{Assignment|Zhum|Dexter}}
 +
 
{{algorithm
 
{{algorithm
 
| name              = Partitioning Around Medoids
 
| name              = Partitioning Around Medoids
Строка 6: Строка 8:
 
}}
 
}}
  
 +
Авторы: [[Участник:Denemmy|Галеев Д.Ф]], [[Участник:zaputlyaev|Запутляев И.]]
  
−
Авторы: [[Участник:Denemmy|Галеев Д.Ф]], [[Участник:zaputlyaev|Запутляев И.]]
+
Оба автора в равной мере участвовали в написании, обсуждении и оформлении содержимого статьи.
  
 
== Свойства и структура алгоритма ==
 
== Свойства и структура алгоритма ==
Строка 13: Строка 16:
 
=== Общее описание алгоритма ===
 
=== Общее описание алгоритма ===
  
−
Кластеризация - это задача из области машинного обучения, которая заключается в том, что нужно выделить некоторое число групп в исходном множестве, в каждой из которых содержатся схожие по некоторой метрике элементы.<br>
+
'''Кластеризация''' - это задача из области машинного обучения, которая заключается в том, что нужно выделить некоторое число групп в исходном множестве, в каждой из которых содержатся схожие по некоторой метрике элементы.<br>
−
Partitioning Around Medoids (PAM) - это одна из реализаций алгоритма кластеризации k-medoids. PAM использует жадный алгоритм, который может не найти оптимального решения, однако он гораздо быстрее полного перебора.
+
 
 +
Алгоритм '''Partitioning Around Medoids''' ('''PAM''') был создан Леонардом Кауфманом (Leonard Kaufman) и Питером Руссивом (Peter J. Rousseeuw)<ref>Kaufman, L. and Rousseeuw, P.J., Clustering by means of Medoids. Statistical Data Analysis Based on the L1-Norm and Related Methods. Springer US; 1987, p. 405–416.</ref>. и он очень похож на алгоритм K-means, в основном потому, что оба являются алгоритмами кластеризации, другими словами, оба разделяют множество объектов на группы (кластеры) и работа обоих основана на попытках минимизировать ошибку, но PAM работает с медоидами - объектами, являющимися частью исходного множества и представляющими группу, в которую они включены, а K-means работает с центроидами - искусственно созданными объектами, представляющими кластер.
 +
 
 +
Алгоритм PAM разделяет множество из N объектов на K кластеров, где и множество объектов, и число K являются входными данными алгоритма. Алгоритм работает с матрицей расстояний, его цель - минимизировать расстояние между представителями каждого кластера и его членами. Алгоритм использует следующую модель для решения задачи:<ref>Fasulo D. An analysis of recent work on clustering algorithms. – Technical report, 1999. – №. 01-03. – С. 02.</ref>
 +
 
 +
<math>F(x)=minimize \sum_{i=1}^{N}\sum_{j=1}^{N} d(i,j)z_{ij}</math>
 +
 
 +
При этом:
 +
 
 +
1. <math> \sum_{i=1}^N {z_{ij} = 1} , j = 1,2,...,N</math>;
 +
 
 +
2. <math>z_{ij} \le y_i , i, j = 1,2,...,N</math>;
 +
 
 +
3. <math>\sum_{i=1}^N {y_i = K} , K - </math> число кластеров;
 +
 
 +
4. <math>y_i , z_{ij} \in \{ 0,1 \} , i, j = 1,2,...,N</math>.
 +
 
 +
 
 +
где функция <math>F(x)</math> - целевая минимизируемая функция, <math>d(i,j)</math> - мера расстояния между объектами <math>i</math> и <math>j</math>, <math>z_{ij}</math> - переменная, которая гарантирует, что расстояние только между объектами из одного кластера будет вычислено в целевой функции. Остальные выражения являются следующими ограничениями:
 +
 
 +
1. Каждый объект принадлежит одному и только одному кластеру;
 +
 
 +
2. Каждый объект относится к медоиде, представляющей его кластер;
 +
 
 +
3. Есть в точности K кластеров;
 +
 
 +
4. Решающая переменная принимает значения 0 или 1.
 +
 
 +
 
 +
PAM может работать с двумя типами входных данных:
 +
 
 +
1. С матрицей объектов и значениями ее переменных;
 +
 
 +
2. С матрицей расстояний.
 +
 
 +
 
 +
Алгоритм имеет две фазы:
 +
 
 +
Фаза '''Build''':
 +
 
 +
1. Выбрать K объектов в качестве медоид;
 +
 
 +
2. Построить матрицу расстояний, если она не была задана;
 +
 
 +
3. Отнести каждый объект к ближайшей медоиде;
 +
 
 +
 
 +
Фаза '''Swap''':
 +
 
 +
4. Для каждого кластера найти объекты, снижающие среднее расстояние, и если такие объекты есть, выбрать те, которые снижают его сильней всего, в качестве медоид;
 +
 
 +
5. Если хотя бы одна медоида поменялась, вернуться к шагу 3, иначе завершить алгоритм.
  
 
=== Математическое описание алгоритма ===
 
=== Математическое описание алгоритма ===
 +
''Обозначения'':
 +
 +
1. <math>M = \{ x_{m_1}, x_{m_2}, ... , x_{m_s} \} - </math> множество медоид;
 +
 +
2. <math>L = \{ x_{l_1}, x_{l_2}, ... , x_{m_t} \} - </math> множество объектов <math>x_i</math>, не являющихся медоидами;
 +
 +
3. <math>F_{M,L} = \sum_{j = 1}^{N} \min_{ x_{m_q} \in M}  d(x_{m_q},x_{l_j}) - </math> целевая функция.
 +
 +
 +
''Входные данные'':
 +
 +
1. Множество <math>X = \{ x_{1}, x_{2}, \dots, x_{N} \}</math> объектов <math>x_i</math>, каждый из который задается <math>P</math> вещественными значениями;
 +
 +
2. Симметрическая матрица <math>D</math>, элементы <math>d_{ij} = d(x_i,x_j)</math> которой являются расстояниями между объектами <math>x_i</math> и <math>x_j</math>;
 +
 +
3. Число кластеров <math>K \le N</math>;
 +
 +
4. Метрика <math>d_{ij} = d(x_i,x_j)</math>, задающая расстояние между объектами <math>x_i</math> и <math>x_j</math>.
 +
 +
 +
''Вычислительные формулы метода'':
 +
 +
Фаза '''Build''':
 +
 +
Представляет из себя выбор K медоид за K последовательных шагов:
 +
 +
1. <math>M_0 = \varnothing, L_0 = X</math>;
 +
 +
2. <math>x_{m_i} = \arg \min_{x_{l_q} \in L_0} \sum_{j = 1}^N  d(x_{l_q},x_j), L_1 = L_0 \backslash \{x_{m_i}\}, M_1 = M_1 \cup \{x_{m_i}\}, i=1 \dots N </math>;
 +
 +
 +
Фаза '''Swap''':
 +
 +
Представляет из себя итерационный процесс.
 +
 +
1. Начальное приближение: <math>M_0 = M_{BUILD}, L_0 = L_{BUILD}</math>;
 +
 +
2. Множественные вычисления значений целевой функции для различных вариантов замены текущей медоиды на новую:
 +
 +
<math>F = arg \min_{i \in M , j \in L} \sum_{y \in L \backslash \{j\}} {min (d(i,y),d(j,y))} </math>;
 +
 +
3. Изменение множеств в соответствии с выбранной парой <math>(x_{m_t}, x_{l_q})</math>:
 +
 +
<math>M_i = M_{i-1} \backslash \{x_{m_t}\} \cup \{x_{l_q}\} , L_i = L_{i-1} \cup \{x_{m_t}\} \backslash \{x_{l_q}\} </math>;
 +
 +
4. Проверка критерия останова.
 +
 +
 +
Выходные данные:
 +
 +
1. <math>M = \{ x_{m_{1}}, x_{m_{2}}, ..., x_{m_{K}} \}</math> - множество медоид;
 +
 +
2. <math>K_{m_i} = \{ x_{l_q} \in L \| x_{m_i} = \arg \min_{x_{m_s} \in M}  d(x_{l_q}, x_{m_s}) \}, i=1 \dots K, K -</math> множество искомых кластеров.
 +
 
=== Вычислительное ядро алгоритма ===
 
=== Вычислительное ядро алгоритма ===
 +
Вычислительное ядро алгоритма PAM сосредоточено в стадии '''SWAP''' и состоит из вычислений значений целевой функции для различных вариантов замены текущей медоиды на новую:
 +
 +
<math>F = arg \min_{i \in M , j \in L} \sum_{y \in L \backslash \{j\}} {min (d(i,y),d(j,y))} </math>
 +
 
=== Макроструктура алгоритма ===
 
=== Макроструктура алгоритма ===
 +
Если на вход алгоритма была подана не матрица расстояний, а матрица объектов с их координатами в пространстве <math>R^P</math>, то операция вычисления расстояния между объектами <math>a</math> и <math>b</math> размерности <math>P</math> будет являться макрооперацией. В качестве меры расстояния может быть использована евклидова метрика:
 +
<math> d(a,b) = \sqrt{\sum_{i=1}^P (a_i-b_i)^2}</math>
 +
 
=== Схема реализации последовательного алгоритма ===
 
=== Схема реализации последовательного алгоритма ===
  
−
''Псевдокод алгоритма'':
+
''Псевдокод алгоритма'' <ref>Park H. S., Jun C. H. A simple and fast algorithm for K-medoids clustering //Expert Systems with Applications. – 2009. – Т. 36. – №. 2. – С. 3336-3341.:</ref>
  
 
  1  функция PAM(D, k, tmax=100):
 
  1  функция PAM(D, k, tmax=100):
Строка 48: Строка 163:
  
 
=== Информационный граф ===
 
=== Информационный граф ===
 +
 +
'''Фаза BUILD'''
 +
 +
Общий вид информационного графа для шага t представлен на рисунке 1:
 +
 +
[[Файл:BUILD_2.png|thumb|center|800px|Рисунок 1. Информационный граф шага t фазы BUILD алгоритма.]]
 +
 +
''Операции''
 +
<ul>
 +
  <li><b>Update<math>_M</math></b> и <b>Update<math>_L</math></b> - операции обновления множества метоидов и не-метоидов соответственно</li>
 +
  <li><b>SUM</b> - вычисление функции ошибки, на вход подается расстояния от очередного объекта до всех остальных, а также минимальные расстояния от выбранных на данном шаге метоидов до всех остальных вершин</li>
 +
  <li><b>MIN<math>_s</math></b> - нахождение аргумента, соответствующего минимальному значению, а также само минимальное значение</li>
 +
  <li><b>MIN<math>_d</math></b> - нахождение минимальных расстояний от медоидов до остальных вершин, используется в операции SUM</li>
 +
</ul>
 +
Количество шагов t равно <b>K</b>, где <b>K</b> - число кластеров
 +
 +
'''Фаза SWAP'''
 +
 +
Общий вид информационного графа для итерации t представлен на рисунке 2:
 +
 +
[[Файл:SWAP_2.png|thumb|center|800px|Рисунок 2. Информационный граф итерации t фазы SWAP алгоритма.]]
 +
 +
''Операции''
 +
<ul>
 +
  <li><b>Update<math>_M</math></b> и <b>Update<math>_L</math></b> - операции обновления множества метоидов и не-метоидов соответственно</li>
 +
  <li><b>SUM</b> - вычисление целевой функции</li>
 +
  <li><b>MIN</b> - нахождение аргумента, соответствующего минимальному значению, а также само минимальное значение</li>
 +
</ul>
 +
 
=== Ресурс параллелизма алгоритма ===
 
=== Ресурс параллелизма алгоритма ===
 +
 +
Пусть число кластеров равно <math>K</math>, а число объектов равно <math>N</math>. Тогда параллельная сложность фазы <b>BUILD</b> имеет <math>O(K*N)</math> операций сложения и <math>O(K*N)</math> операций сравнения двух вещественных чисел. Таким образом параллельная сложность фазы <b>BUILD</b> равна <math>O(K*N*T)</math>.
 +
 +
Параллельная сложность фазы <b>SWAP</b> имеет <math>O(K*N)</math> операций сложения и <math>O(K*N)</math> операций сравнения двух вещественных чисел. Параллельная сложность фазы <b>SWAP</b> равна <math>O(K*N*T)</math>.
 +
 +
Таким образом параллельная сложность алгоритма равна <math>O(K*N*T)</math>.
 +
 
=== Входные и выходные данные алгоритма ===
 
=== Входные и выходные данные алгоритма ===
  
Строка 64: Строка 215:
 
=== Свойства алгоритма ===
 
=== Свойства алгоритма ===
 
<p><b>[[глоссарий#Вычислительная мощность|''Вычислительная мощность'']]</b></p>
 
<p><b>[[глоссарий#Вычислительная мощность|''Вычислительная мощность'']]</b></p>
−
Вычислительная мощность алгоритма <i>k means</i> равна <math>\frac{K*N^2*\Tau}{N^2} = K*\Tau </math>, где <math>K</math> &ndash; число кластеров, <math>\Tau</math> &ndash; число итераций алгоритма.
+
Суммарный объем входных данных равен <math> O(N^2) </math> , число операций алгоритма '''PAM''' равно <math> O(K*N^2*\Tau) </math>, где <math>K</math> &ndash; число кластеров, <math>\Tau</math> &ndash; число итераций алгоритма, <math> N </math> - число точек. Тогда вычислительная мощность алгоритма '''PAM''' равна <math>O(K*\Tau)</math>.
  
 
<p><b>[[глоссарий#Детерминированность |''Детерминированность'']] и [[глоссарий#Устойчивость |''Устойчивость'']] </b></p>
 
<p><b>[[глоссарий#Детерминированность |''Детерминированность'']] и [[глоссарий#Устойчивость |''Устойчивость'']] </b></p>
−
Алгоритм <i>PAM</i> является итерационным, количество итераций может быть ограничено сверху, однако в общем случае не фиксируется. Из-за недетермирированности выбора элементов, на которых достигается минимум целевой функции, алгоритм не является <b>детермирированным</b>. Однако, данный алгоритм является <b>устойчивым</b>, поскольку не накапливает ошибки в процессе своей работы.
+
Алгоритм <i>PAM</i> является итерационным, количество итераций может быть ограничено сверху, однако в общем случае не фиксируется. Из-за недетермирированности выбора элементов, на которых достигается минимум целевой функции, алгоритм не является <b>детермирированным</b>. Однако, данный алгоритм является <b>устойчивым</b>, поскольку не накапливает ошибки в процессе своей работы. <ref>Нейский И. М. Классификация и сравнение методов кластеризации //ББК 32.813 И 76 Составитель: ЮН Филиппович. – 2006. – С. 130.</ref>
  
 
<b>Сильные стороны алгоритма</b>:
 
<b>Сильные стороны алгоритма</b>:
Строка 96: Строка 247:
 
=== Возможные способы и особенности параллельной реализации алгоритма ===
 
=== Возможные способы и особенности параллельной реализации алгоритма ===
 
=== Масштабируемость алгоритма и его реализации ===
 
=== Масштабируемость алгоритма и его реализации ===
 +
 +
Исследование проводилось на суперкомпьютере '''"Ломоносов"''' <ref name="Lom">Воеводин Вл., Жуматий С., Соболев С., Антонов А., Брызгалов П., Никитенко Д., Стефанов К., Воеводин Вад. Практика суперкомпьютера «Ломоносов» // Открытые системы, 2012, N 7, С. 36-39.</ref>. [http://parallel.ru/cluster/lomonosov.html Аппаратные характеристики суперкомпьютера]. Алгоритм реализован с использованием технологии '''MPI'''.
 +
 +
Данные были сгенерированы в '''Matlab'е''' случайным образом. Количество кластеров равно '''16''', каждый кластер был промоделирован нормальным распределением с некоторыми случайными значениями среднего и среднеквадратического отклонения. Размерность данных равна '''2''', а число точек на каждый кластер было достаточно большим для проведения экспериментов с различными значениями размерности матрицы расстояний. Пример сгенерированных данных показан на рисунке 3.
 +
 +
[[Файл:16_clusters.jpg|thumb|center|512px|Рисунок 3. Пример сгенерированных данных.]]
 +
 +
Измерялось '''время выполнения''' стадий '''BUILD''' и '''SWAP''', без учета времени, потраченного на построение матрицы расстояний, а также измерялось '''число итераций''' алгоритма.
 +
Были проведены эксперименты для следующих значений размерности матрицы расстояний и числа процессоров:
 +
 +
Значения размерности: [2500, 2000, 1500, 1000, 500, 200, 150, 100, 50]
 +
Значения числа процессоров: [500, 400, 256, 128, 64, 32, 16, 8, 4, 1]
 +
 +
Полученные графики производительности и эффективности представлены на рисунках 4 и 5 соответственно.
 +
 +
[[Файл:GFLOPS.png|thumb|center|512px|Рисунок 4. Зависимость производительности реализации параллельного алгоритма от размера матрицы и числа процессоров]]
 +
[[Файл:EFF.png|thumb|center|512px|Рисунок 5. Зависимость эффективности реализации параллельного алгоритма от размера матрицы и числа процессоров.]]
 +
 +
Таким образом, из полученных графиков можно сделать вывод о том, что эффективность задачи при фиксированном размере входной матрицы понижается с увеличением числа процессоров, это связано с увеличением передачи данных между процессорами. При фиксированном значениии числа процессоров эффективность увеличивается при увеличении размера входной матрицы, это в свою очередь связано с тем, что доля времени, потраченного на передачу данных между процессорами, от общего затраченного на вычисления времени уменьшается.
 +
 +
В экспериментах была использована сторонняя реализация алгоритма, с небольшими изменениями она выложена в репозитории[https://denemmy@bitbucket.org/denemmy/pam.git]
 +
 
=== Динамические характеристики и эффективность реализации алгоритма ===
 
=== Динамические характеристики и эффективность реализации алгоритма ===
 
=== Выводы для классов архитектур ===
 
=== Выводы для классов архитектур ===
Строка 104: Строка 277:
 
   <li>[http://java-ml.sourceforge.net/ Java-ML]. Включает реализацию k-metoid. Написан на Java</li>
 
   <li>[http://java-ml.sourceforge.net/ Java-ML]. Включает реализацию k-metoid. Написан на Java</li>
 
   <li>[http://research.omicsgroup.org/index.php?title=Julia_language&action=edit&redlink=1 Julia] содержит реализацию k-metoid в пакете для кластеризации JuliaStats</li>
 
   <li>[http://research.omicsgroup.org/index.php?title=Julia_language&action=edit&redlink=1 Julia] содержит реализацию k-metoid в пакете для кластеризации JuliaStats</li>
 +
  <li>[http://research.omicsgroup.org/index.php/R_(programming_language) R] включает различные варианты k-means в пакете flexclust. Алгоритм PAM реализован в пакете cluster</li>
 +
  <li>[http://research.omicsgroup.org/index.php/MATLAB MATLAB]. Реализованы PAM, CLARA и другие алгоритмы кластеризации</li>
 +
  <li>[http://research.omicsgroup.org/index.php/Python_(programming_language) Python]. Алгоритм PAM реализован как k-medoids в пакете pyclust, содержащем также различные варианты k-means</li>
 
</ol>
 
</ol>
  
 
== Литература ==
 
== Литература ==
 
<references />
 
<references />

Текущая версия на 15:48, 28 ноября 2016

Symbol confirmed.svgЭта работа успешно выполнена
Преподавателю: в основное пространство, в подстраницу
Данное задание было проверено и зачтено.
Проверено Dexter и Zhum.



Partitioning Around Medoids
Последовательный алгоритм
Последовательная сложность [math]O(T*K*N^2)[/math]
Объём входных данных [math] N*(N-1)/2 + 2 [/math]
Объём выходных данных [math] N [/math]


Авторы: Галеев Д.Ф, Запутляев И.

Оба автора в равной мере участвовали в написании, обсуждении и оформлении содержимого статьи.

1 Свойства и структура алгоритма

1.1 Общее описание алгоритма

Кластеризация - это задача из области машинного обучения, которая заключается в том, что нужно выделить некоторое число групп в исходном множестве, в каждой из которых содержатся схожие по некоторой метрике элементы.

Алгоритм Partitioning Around Medoids (PAM) был создан Леонардом Кауфманом (Leonard Kaufman) и Питером Руссивом (Peter J. Rousseeuw)[1]. и он очень похож на алгоритм K-means, в основном потому, что оба являются алгоритмами кластеризации, другими словами, оба разделяют множество объектов на группы (кластеры) и работа обоих основана на попытках минимизировать ошибку, но PAM работает с медоидами - объектами, являющимися частью исходного множества и представляющими группу, в которую они включены, а K-means работает с центроидами - искусственно созданными объектами, представляющими кластер.

Алгоритм PAM разделяет множество из N объектов на K кластеров, где и множество объектов, и число K являются входными данными алгоритма. Алгоритм работает с матрицей расстояний, его цель - минимизировать расстояние между представителями каждого кластера и его членами. Алгоритм использует следующую модель для решения задачи:[2]

[math]F(x)=minimize \sum_{i=1}^{N}\sum_{j=1}^{N} d(i,j)z_{ij}[/math]

При этом:

1. [math] \sum_{i=1}^N {z_{ij} = 1} , j = 1,2,...,N[/math];

2. [math]z_{ij} \le y_i , i, j = 1,2,...,N[/math];

3. [math]\sum_{i=1}^N {y_i = K} , K - [/math] число кластеров;

4. [math]y_i , z_{ij} \in \{ 0,1 \} , i, j = 1,2,...,N[/math].


где функция [math]F(x)[/math] - целевая минимизируемая функция, [math]d(i,j)[/math] - мера расстояния между объектами [math]i[/math] и [math]j[/math], [math]z_{ij}[/math] - переменная, которая гарантирует, что расстояние только между объектами из одного кластера будет вычислено в целевой функции. Остальные выражения являются следующими ограничениями:

1. Каждый объект принадлежит одному и только одному кластеру;

2. Каждый объект относится к медоиде, представляющей его кластер;

3. Есть в точности K кластеров;

4. Решающая переменная принимает значения 0 или 1.


PAM может работать с двумя типами входных данных:

1. С матрицей объектов и значениями ее переменных;

2. С матрицей расстояний.


Алгоритм имеет две фазы:

Фаза Build:

1. Выбрать K объектов в качестве медоид;

2. Построить матрицу расстояний, если она не была задана;

3. Отнести каждый объект к ближайшей медоиде;


Фаза Swap:

4. Для каждого кластера найти объекты, снижающие среднее расстояние, и если такие объекты есть, выбрать те, которые снижают его сильней всего, в качестве медоид;

5. Если хотя бы одна медоида поменялась, вернуться к шагу 3, иначе завершить алгоритм.

1.2 Математическое описание алгоритма

Обозначения:

1. [math]M = \{ x_{m_1}, x_{m_2}, ... , x_{m_s} \} - [/math] множество медоид;

2. [math]L = \{ x_{l_1}, x_{l_2}, ... , x_{m_t} \} - [/math] множество объектов [math]x_i[/math], не являющихся медоидами;

3. [math]F_{M,L} = \sum_{j = 1}^{N} \min_{ x_{m_q} \in M} d(x_{m_q},x_{l_j}) - [/math] целевая функция.


Входные данные:

1. Множество [math]X = \{ x_{1}, x_{2}, \dots, x_{N} \}[/math] объектов [math]x_i[/math], каждый из который задается [math]P[/math] вещественными значениями;

2. Симметрическая матрица [math]D[/math], элементы [math]d_{ij} = d(x_i,x_j)[/math] которой являются расстояниями между объектами [math]x_i[/math] и [math]x_j[/math];

3. Число кластеров [math]K \le N[/math];

4. Метрика [math]d_{ij} = d(x_i,x_j)[/math], задающая расстояние между объектами [math]x_i[/math] и [math]x_j[/math].


Вычислительные формулы метода:

Фаза Build:

Представляет из себя выбор K медоид за K последовательных шагов:

1. [math]M_0 = \varnothing, L_0 = X[/math];

2. [math]x_{m_i} = \arg \min_{x_{l_q} \in L_0} \sum_{j = 1}^N d(x_{l_q},x_j), L_1 = L_0 \backslash \{x_{m_i}\}, M_1 = M_1 \cup \{x_{m_i}\}, i=1 \dots N [/math];


Фаза Swap:

Представляет из себя итерационный процесс.

1. Начальное приближение: [math]M_0 = M_{BUILD}, L_0 = L_{BUILD}[/math];

2. Множественные вычисления значений целевой функции для различных вариантов замены текущей медоиды на новую:

[math]F = arg \min_{i \in M , j \in L} \sum_{y \in L \backslash \{j\}} {min (d(i,y),d(j,y))} [/math];

3. Изменение множеств в соответствии с выбранной парой [math](x_{m_t}, x_{l_q})[/math]:

[math]M_i = M_{i-1} \backslash \{x_{m_t}\} \cup \{x_{l_q}\} , L_i = L_{i-1} \cup \{x_{m_t}\} \backslash \{x_{l_q}\} [/math];

4. Проверка критерия останова.


Выходные данные:

1. [math]M = \{ x_{m_{1}}, x_{m_{2}}, ..., x_{m_{K}} \}[/math] - множество медоид;

2. [math]K_{m_i} = \{ x_{l_q} \in L \| x_{m_i} = \arg \min_{x_{m_s} \in M} d(x_{l_q}, x_{m_s}) \}, i=1 \dots K, K -[/math] множество искомых кластеров.

1.3 Вычислительное ядро алгоритма

Вычислительное ядро алгоритма PAM сосредоточено в стадии SWAP и состоит из вычислений значений целевой функции для различных вариантов замены текущей медоиды на новую:

[math]F = arg \min_{i \in M , j \in L} \sum_{y \in L \backslash \{j\}} {min (d(i,y),d(j,y))} [/math]

1.4 Макроструктура алгоритма

Если на вход алгоритма была подана не матрица расстояний, а матрица объектов с их координатами в пространстве [math]R^P[/math], то операция вычисления расстояния между объектами [math]a[/math] и [math]b[/math] размерности [math]P[/math] будет являться макрооперацией. В качестве меры расстояния может быть использована евклидова метрика: [math] d(a,b) = \sqrt{\sum_{i=1}^P (a_i-b_i)^2}[/math]

1.5 Схема реализации последовательного алгоритма

Псевдокод алгоритма [3] 

1  функция PAM(D, k, tmax=100):
2      # D - матрица расстояний, k - число кластеров, tmax - маскимальное число итераций
3      выполнить фазу BUILD, получить множество метоидов M и множество не-метоидов L
4      вычислить значение целевой функции F
5      для t = 0..tmax-1:
6          выполнить фазу SWAP, вычислить значение целевой функции F'
7          delta = F - F'
8          если delta > 0:
9              обновить множества M и L
10             F = F'
11         иначе:
12             выйти из цикла
13     вернуть М

1.6 Последовательная сложность алгоритма

Обозначим количество кластеров как [math]K[/math], количество объектов как [math]N[/math], число итераций алгоритма как [math]T[/math].

На стадии BUILD каждый шаг нахождения очередного метоида имеет сложность [math]O(N^2)[/math] по количеству операций сложения вещественных чисел и по количеству операций сравнения двух вещественных чисел.
Тогда стадия BUILD имеет сложность [math]O(K*N^2)[/math]

На стадии SWAP вычисление целевой функции имеет сложность [math]O(K*N^2)[/math] по количеству операций сложения вещественных чисел и по количеству операций сравнения двух вещественных чисел.

Таким образом алгоритм PAN имеет сложность [math]O(T*K*N^2)[/math]

1.7 Информационный граф

Фаза BUILD

Общий вид информационного графа для шага t представлен на рисунке 1:

Рисунок 1. Информационный граф шага t фазы BUILD алгоритма.

Операции

  • Update[math]_M[/math] и Update[math]_L[/math] - операции обновления множества метоидов и не-метоидов соответственно
  • SUM - вычисление функции ошибки, на вход подается расстояния от очередного объекта до всех остальных, а также минимальные расстояния от выбранных на данном шаге метоидов до всех остальных вершин
  • MIN[math]_s[/math] - нахождение аргумента, соответствующего минимальному значению, а также само минимальное значение
  • MIN[math]_d[/math] - нахождение минимальных расстояний от медоидов до остальных вершин, используется в операции SUM

Количество шагов t равно K, где K - число кластеров

Фаза SWAP

Общий вид информационного графа для итерации t представлен на рисунке 2:

Рисунок 2. Информационный граф итерации t фазы SWAP алгоритма.

Операции

  • Update[math]_M[/math] и Update[math]_L[/math] - операции обновления множества метоидов и не-метоидов соответственно
  • SUM - вычисление целевой функции
  • MIN - нахождение аргумента, соответствующего минимальному значению, а также само минимальное значение

1.8 Ресурс параллелизма алгоритма

Пусть число кластеров равно [math]K[/math], а число объектов равно [math]N[/math]. Тогда параллельная сложность фазы BUILD имеет [math]O(K*N)[/math] операций сложения и [math]O(K*N)[/math] операций сравнения двух вещественных чисел. Таким образом параллельная сложность фазы BUILD равна [math]O(K*N*T)[/math].

Параллельная сложность фазы SWAP имеет [math]O(K*N)[/math] операций сложения и [math]O(K*N)[/math] операций сравнения двух вещественных чисел. Параллельная сложность фазы SWAP равна [math]O(K*N*T)[/math]. 

Таким образом параллельная сложность алгоритма равна [math]O(K*N*T)[/math].

1.9 Входные и выходные данные алгоритма

Входные данные: 

* число [math]K[/math] - количество кластеров;
* число [math]N[/math] - количество объектов;
* вектор попарных расстояний, имеющий длину [math]N*(N-1)/2[/math], из данных чисел однозначно восстанавливается симметрическая матрица расстояний [math]D[/math]

Объём входных данных: [math]N*(N-1)/2[/math] вещественное число и [math]2[/math] целых числа.

Выходные данные: 

* K чисел [math]m_1, m_2, ..., m_K[/math] - индексы объектов соответствующие метоидам;
* N-K чисел [math]k_1, k_2, ..., k_{N-K}[/math] - номера кластеров для каждого объекта (кроме тех, что являются метоидами);

Объём выходных данных: [math]N[/math] целых чисел.

1.10 Свойства алгоритма

Вычислительная мощность

Суммарный объем входных данных равен [math] O(N^2) [/math] , число операций алгоритма PAM равно [math] O(K*N^2*\Tau) [/math], где [math]K[/math] – число кластеров, [math]\Tau[/math] – число итераций алгоритма, [math] N [/math] - число точек. Тогда вычислительная мощность алгоритма PAM равна [math]O(K*\Tau)[/math].

Детерминированность и Устойчивость

Алгоритм PAM является итерационным, количество итераций может быть ограничено сверху, однако в общем случае не фиксируется. Из-за недетермирированности выбора элементов, на которых достигается минимум целевой функции, алгоритм не является детермирированным. Однако, данный алгоритм является устойчивым, поскольку не накапливает ошибки в процессе своей работы. [4]

Сильные стороны алгоритма:

  • Меньшая чувствительность к выбросам, чем k-means
  • Несложность реализации

  • Возможность распараллеливания

    Однако равномерная загрузка процессоров не всегда возможна.

Недостатки алгоритма:

  • Квадратичная сложность алгоритма

  • Количество кластеров является параметром алгоритма

    Во многих задачах число кластеров может быть неизвестным.

  • Возможность сходимости к локальному оптимуму

    Оптимальное решение не гарантировано.

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

Исследование проводилось на суперкомпьютере "Ломоносов" [5]. Аппаратные характеристики суперкомпьютера. Алгоритм реализован с использованием технологии MPI.

Данные были сгенерированы в Matlab'е случайным образом. Количество кластеров равно 16, каждый кластер был промоделирован нормальным распределением с некоторыми случайными значениями среднего и среднеквадратического отклонения. Размерность данных равна 2, а число точек на каждый кластер было достаточно большим для проведения экспериментов с различными значениями размерности матрицы расстояний. Пример сгенерированных данных показан на рисунке 3.

Рисунок 3. Пример сгенерированных данных.

Измерялось время выполнения стадий BUILD и SWAP, без учета времени, потраченного на построение матрицы расстояний, а также измерялось число итераций алгоритма. Были проведены эксперименты для следующих значений размерности матрицы расстояний и числа процессоров: 

Значения размерности: [2500, 2000, 1500, 1000, 500, 200, 150, 100, 50]
Значения числа процессоров: [500, 400, 256, 128, 64, 32, 16, 8, 4, 1]

Полученные графики производительности и эффективности представлены на рисунках 4 и 5 соответственно.

Рисунок 4. Зависимость производительности реализации параллельного алгоритма от размера матрицы и числа процессоров
Рисунок 5. Зависимость эффективности реализации параллельного алгоритма от размера матрицы и числа процессоров.

Таким образом, из полученных графиков можно сделать вывод о том, что эффективность задачи при фиксированном размере входной матрицы понижается с увеличением числа процессоров, это связано с увеличением передачи данных между процессорами. При фиксированном значениии числа процессоров эффективность увеличивается при увеличении размера входной матрицы, это в свою очередь связано с тем, что доля времени, потраченного на передачу данных между процессорами, от общего затраченного на вычисления времени уменьшается.

В экспериментах была использована сторонняя реализация алгоритма, с небольшими изменениями она выложена в репозитории[1]

2.5 Динамические характеристики и эффективность реализации алгоритма

2.6 Выводы для классов архитектур

2.7 Существующие реализации алгоритма

  1. ELKI реализует несколько вариантов алгоритма кластеризации, включая алгоритм PAM. Написан на Java
  2. Java-ML. Включает реализацию k-metoid. Написан на Java
  3. Julia содержит реализацию k-metoid в пакете для кластеризации JuliaStats
  4. R включает различные варианты k-means в пакете flexclust. Алгоритм PAM реализован в пакете cluster
  5. MATLAB. Реализованы PAM, CLARA и другие алгоритмы кластеризации
  6. Python. Алгоритм PAM реализован как k-medoids в пакете pyclust, содержащем также различные варианты k-means

3 Литература

  1. ↑ Kaufman, L. and Rousseeuw, P.J., Clustering by means of Medoids. Statistical Data Analysis Based on the L1-Norm and Related Methods. Springer US; 1987, p. 405–416.
  2. ↑ Fasulo D. An analysis of recent work on clustering algorithms. – Technical report, 1999. – №. 01-03. – С. 02.
  3. ↑ Park H. S., Jun C. H. A simple and fast algorithm for K-medoids clustering //Expert Systems with Applications. – 2009. – Т. 36. – №. 2. – С. 3336-3341.:
  4. ↑ Нейский И. М. Классификация и сравнение методов кластеризации //ББК 32.813 И 76 Составитель: ЮН Филиппович. – 2006. – С. 130.
  5. ↑ Воеводин Вл., Жуматий С., Соболев С., Антонов А., Брызгалов П., Никитенко Д., Стефанов К., Воеводин Вад. Практика суперкомпьютера «Ломоносов» // Открытые системы, 2012, N 7, С. 36-39.
Источник — https://algowiki-project.org/w/ru/index.php?title=Участник:Denemmy/Partitioning_Around_Medoids_(Алгоритм)&oldid=19354