Участник:JuliaA/Алгоритм кластеризации с использованием представлений

Основные авторы описания: Ю.А. Антохина, С.А. Шатков

1 ЧАСТЬ. Свойства и структура алгоритмов

1.1 Общее описание алгоритма

Пусть дан набор точек и заданы правила определения расстояния между ними. Задача кластеризации сгруппировать эти точки в определенное число кластеров. Члены одного кластера похожи, а члены разных классов различны.

В алгоритме CURE применяется иерархическая кластеризация. Есть два подхода к иерархической кластеризации. В одном случае один большой кластер на каждом шаге разбивается на несколько, пока число кластеров не будет равно заданному заранее числу кластеров. В другом случае наоборот кластеры, состоящие каждый из одной точки объединяются в большие. Второй метод используется в CURE.

Результат кластеризации зависит от того, как будут представлены кластеры. Например, средним всех точек кластера, или всеми точками кластера. Применение среднего возможно только в евклидовом пространстве. А использование всех точек неустойчиво к случайным выбросам. В CURE используется другой метод: для каждого кластера выбираются точки представители. Выбирается постоянное число точек, которые будут представлять каждый кластер. Кластеры с наиболее похожими наборами репрезентативных точек объединяются на каждом шаге алгоритма.

За счет использования точек представителей алгоритм CURE устойчив к выбросам и может выделять кластеры сложной формы и различных размеров.

Описание шагов

Шаг 1. Если все данные использовать сразу как входные для CURE, то эффективность алгоритма будет низкая, а время выполнения большим. Поэтому на первом шаге мы случайным образом выбираем часть точек которые помещаются в память, затем группируем наиболее похожие с помощью иерархического метода. Дальше работаем с кластерами.

Шаг 2. Для каждого кластера выбираем [math]\alpha[/math] точек представителей, максимально удаленных друг от друга. Чисто [math]\alpha[/math] остается постоянным.

Шаг 3. Объединяем кластеры с наиболее похожими наборами точек представителей. Если не достигнуто нужное число кластеров, то перейти на шаг 2. Чтобы при объединении кластеров не выбирать каждый раз alpha точек представителей из всех точек, мы выбираем их только из [math]2\alpha[/math] точек объединенных кластеров.

Выбранные точки сдвигаются на следующем шаге на [math]\delta[/math] к центроиду кластера. Алгоритм становится основанным на методе поиска центроида при [math]\delta = 1[/math], и основанным на всех точках кластера при [math]\delta = 0[/math].

(КАРТИНКИ!)

1.2 Математическое описание алгоритма

Шаг "Инициализация"

Алгоритм R

Шаг "Кластеризация"

Шаг "Назначение представителей"

Шаг "Сдвиг представителей к центроиде"

Шаг "Присваивание"

1.6 Последовательная сложность алгоритма

Максимальное время выполнения алгоритма [math]O(n^2 logn)[/math]. Для двумерного пространства временная сложность может быть [math]O(n^2)[/math]. Так что сложность алгоритма не хуже чем у центроидного. То есть при такой размерности входных данных CURE выполняется за полиномиальное время.

(ПОЯСНЕНИЯ, ЕСЛИ ЕСТЬ ВРЕМЯ)

1.9 Входные и выходные данные алгоритма

Входные данные: матрица [math]x \in R^{m\times n}[/math], количество кластеров [math]k[/math], число точек представителей [math]\alpha[/math], параметр [math]\delta[/math], параметр [math]\gamma[/math].

[math]m[/math] число точек для кластеризации, [math]n[/math] размерность.

Параметр [math]\delta[/math] для сжатия точек представления к центру кластера. В оригинальной статье авторы показывают что [math]\delta[/math] от [math]0.2[/math] до [math]0.7[/math] помогает хорошо выявлять несферические кластеры и подавлять редкие выбросы.

Параметр [math]\gamma[/math] задаёт какая часть от [math]m[/math] точек будет использована при случайной выборке точек на шаге "Инициализация".

Число точек представителей выбирается в зависимости от данных. Если возможно появление кластеров сложной формы, то точек должно быть больше, чтобы выявить их форму. В оригинальной статье авторы показывают что уже при [math]\alpha[/math] равном [math]10[/math] достигается неплохая эффективность.

(ВЫХОДНЫЕ ДАННЫЕ??)

1.10 Свойства алгоритма

Алгоритм CURE выполняет иерархическую кластеризацию с использованием набора определяющих точек. Он действует только в евклидовом пространстве и предназначен для кластеризации очень больших наборов числовых данных.

Преимущества: выполняет кластеризацию на высоком уровне даже при наличии выбросов, выделяет кластеры сложной формы и различных размеров, обладает линейно зависимыми требованиями к месту хранения данных и квадратичную временную сложность для данных высокой размерности.

Недостатки: есть необходимость в задании пороговых значений и количества кластеров, работает только на числовых данных, эффективен только для данных низкой размерности

2 ЧАСТЬ. Программная реализация алгоритма

2.4 Масштабируемость алгоритма и его реализации

Данный раздел будет заполнен к 15 ноября.

2.7 Существующие реализации алгоритма

Последовательная реализация CURE-алгоритма для кластеризации для Python/C++ представлена в пакете: pyclustering.

Также существует параллельная реализация алгоритма, описанная в сборнике [3]. (ДОБАВИТЬ: ЧТО ПРЕДЛАГАЮТ СДЕЛАТЬ АВТОРЫ)

3 Литература

[1] Воеводин В.В., Воеводин Вл.В. Параллельные вычисления. - СПб.: БХВ-Петербург, 2002. - 608 с.

[2] Sudipto Guha (Stanford), Rajeev Rastogi (Bell Labs), Kyuseok Shim (Korea Institute of Technology). CURE: an efficient clustering algorithm for large databases. SIGMOD '98 Proceedings of the 1998 ACM SIGMOD international conference on Management of data, pp 73-84

[3] Panagiotis E. Hadjidoukas, Laurent Amsaleg. OpenMP Shared Memory Parallel Programming. Volume 4315 of the series Lecture Notes in Computer Science pp 289-299 Parallelization of a Hierarchical Data Clustering Algorithm Using OpenMP