Участник:Илья Егоров/Алгоритм k-средних

Эта работа ждет рассмотрения преподавателем Дата последней правки страницы: 13.11.2016 Авторы этой статьи считают, что задание выполнено.

Алгоритм k-средних (k-means)
Последовательный алгоритм
Последовательная сложность	$O(n*k*d)$
Объём входных данных	$n*d$
Объём выходных данных	$n$

Страница создана группой "Илья Егоров — Евгений Богомазов".

Оба автора в равной мере участвовали в написании, обсуждении и оформлении содержимого статьи. Допустимо считать вклад каждого равным 50%.

1 ЧАСТЬ. Свойства и структура алгоритмов

1.1 Общее описание алгоритма

Алгоритм кластеризации k-средних впервые был предложен в 1950-х годах математиками Гуго Штейнгаузом и Стюартом Ллойдом независимо друг от друга. Наибольшую популярность он получил после работы Маккуина.

Алгоритм позволяет при заданном числе $k$ построить $k$ кластеров, расположенных на максимальном расстоянии друг от друга. Таким образом, наибольшей точности результат выполнения алгоритма достигает при полной осведомленности Пользователя о характере кластеризуемых объектов и, как следствие, при обладании максимально корректной информацией о числе кластеров.

В общем случае выбор числа $k$ может базироваться на любых значимых факторах, в том числе на результатах предшествующих исследований, теоретических соображениях или интуиции.

1.2 Математическое описание алгоритма

Исходные данные:

• Совокупность n d-мерных векторов $X = \{x_1 \dots x_n\} ,$ где $x_i = \{x_{i1} \dots x_{id}\}$
• Предполагаемое количество кластеров k

Выходные данные:

• Разбиение X на множество $S = \{S_1 \dots S_k \}, \bigcup S_i = X, S_i \cap S_j = \emptyset, i \neq j$
• k центров кластеров $\Mu = \{\mu_1 \dots \mu_k \}$, где $\mu_i = \{\mu_{i1} \dots \mu_{id} \}$ такие, что

$\begin{cases}\tilde{\mu_i} = \underset{y}{argmin } \sum_{x \in S_i} ||x-y||^2_E \\ \Mu = \underset{\tilde{\Mu}}{argmin } \sum_{i \in k} \sum_{x \in S_i} ||x-\tilde{\mu_i}||^2_E \end{cases}$

Алгоритм:

1) $\mu_{i} = random$

2) $S_i = \{x \in S~|~\underset{j}{argmin } ||x-\mu_j||_E = i\} i = 1 \dots k$

3) $\tilde{\mu_{i}} = E_{x \in S_i}(x)$

4) Если для $\forall i: \mu_i = \tilde{\mu_i}$ то алгоритм завершен, иначе $\mu_i = \tilde{\mu_i}$ и перейти на пункт 2)

1.3 Вычислительное ядро алгоритма

Вычислительным ядром алгоритма является второй этап, а точнее нахождение матрицы расстояний между $X$ и $\Mu$. Для d-мерного вектора $a:$

$||a||=\sqrt{\sum_{i=1\dots d} a_i^2}$, поэтому заполнение одной ячейки такой матрицы потребует $d$ операций умножения, $d-1$ операций сложения и одну операция вычисления квадратного корня. Но так как эти расстояния используются только для сравнения, а sqrt является монотонно возрастающей функцией, то ее можно не вычислять. Поэтому нахождения матрицы расстояний потребует всего $n*k*d$ операций умножений и $n*k*(d-1)$ операций сложений.

1.4 Макроструктура алгоритма

В алгоритме можно выделить следующие макрооперации:

• Вычисление расстояния между векторами,
• Суммирование векторов,
• Поиск минимума в векторе,
• Сравнение векторов,
• Деление вектора на скаляр.

1) На шаге инициализации центроидов в общем случае (случайный выбор элементов) макроопераций не производится. Но так как правило определения количества кластеров k неоднозначно, то для некоторых вариантов макрооперации могут понадобиться. К примеру, существует класс стратегий поиска k, которые базируются на определении центра масс всех объектов, и для которых будут дополнительно выполняться макрооперации "Суммирование векторов" и "Деление вектора на скаляр".

2a) При составлении матрицы расстояний k $\cdot$ n раз производится макрооперация "Вычисление расстояния между векторами".

2b) При нахождение вектора распределения объектов по кластерам n раз производится макрооперация "Поиск минимума в векторе".

3) При пересчете центроидов n - k раз производится макрооперация "Суммирование векторов" и k раз - "Деление вектора на скаляр".

4) Для проверки критерия останова требуется k раз произвести макрооперацию "Сравнение векторов" для сопоставления обновленных значений центроидов с уже имеющимися.

1.5 Схема реализации последовательного алгоритма

Последовательность шагов алгоритма следующая:

   1) Инициализация центроидов [math]\Mu[/math], [math] iter = 1 [/math], задание максимального количество итераций [math]maxiter[/math]
       
   2a) Нахождение матрицы расстояний [math]dist:[/math]
   
       [math]dist_{ij} = \sum_{l = 1\dots d} (x_{il}-\mu_{jl})^2[/math]
       
   2b) Нахождение вектора распределения объектов по кластерам [math]index: [/math]
   
       [math]index_{i} =   \underset{j}{argmin }~dist_{ij} [/math]
   
   3) Пересчет центроидов [math]\tilde{\Mu}:[/math]
   
       [math]\tilde{\mu_{ij}} = \sum_{l \in S_i} \dfrac{x_{lj}}{|S_i|} [/math], где [math]S_i = \{l~|~l \in 1\dots n, index_l = i\}  [/math]
   
   4) Проверка критерия останова:
   
       Если [math] \exists i: \tilde{\mu_i} \neq \mu_i[/math], [math] iter \lt  maxiter [/math],
   
       то [math] inc(iter), \Mu=\tilde{\Mu},[/math] GOTO 2.а.

1.6 Последовательная сложность алгоритма

   1) Сложность инициализации в общем случае зависит от применяемого метода генерации/получения случайных чисел, но ей можно пренебречь
   
   2a) Вычисление матрицы расстояний требует [math] n*k*d [/math] операций умножения и [math] n*k*(d-1) [/math] операций сложения
   
   2b) Нахождение вектора распределения требует [math] n*(k-1) [/math] операций сравнения
   
   3) Для вычисления [math] \tilde{\Mu} [/math] требуется [math] (n - k + 1) * d [/math] операций сложения и [math] k * d [/math] операций деления
   
   4) Для критерия останова требуется [math] n*d [/math] сравнений

Итого: так как максимальное количество итераций задается в алгоритме заранее и не зависит от входных данных, то количество итераций ограничено константой. Тогда сложность алгоритма:

• $O(n*k*d)$ операций сложения/вычитания
• $O(n*k*d)$ операций умножения, $O(k*d)$ операций деления

1.7 Информационный граф

Рассмотрим вычислительные этапы алгоритма k-means. Это распределение объектов по кластерам и перерасчет центроидов.

Распределение объектов по кластерам состоит из нахождения матрицы расстояний между $X$ и $\Mu$ (этапа 2a)) и нахождения индекса минимального элемента в каждой строке (этап 2b)). Ниже приведен информационный граф данного этапа.

Нахождение вектора индексов распределения по кластерам

Рассмотрим этап вычисления ячейки $dist_{ij}$ матрицы более подробно. Он представляет из себя скалярное произведение d-мерных векторов $x_i$ и $\mu_j$. Ниже приведена граф для данной операции.

Операция вычисления расстояния

На этапе 3) происходит суммирование всех $x_l$ с одинаковым значением индекса в промежуточные суммы. Одновременно происходит подсчет количество элементов с фиксированным индексом. Затем происходит деление промежуточных сумм на соответствующее количество элементов в новом кластере, благодаря чему удается получить обновленные центроиды $\tilde{\mu}$

Обновление центроидов

1.8 Ресурс параллелизма алгоритма

Для получения общей картины достаточно определить, в том числе и с помощью информационного графа, каким ресурсом параллелизма обладает каждый из этапов алгоритма:

2a) Нахождение каждой ячейки матрицы $dist$ может происходить полностью независимо, так как они находятся на одном ярусе. При рассмотрении операции вычисления значения конкретной ячейки $dist_{ij}$ можно заметить, что все операции умножения также независимы между собой, поэтому понадобится всего одно умножение. Конечный результат получается в результате суммирования всех слагаемых и достигается параллельно за $\log(d)$ бинарных операций сложения при помощи стандартного метода reduction.

2b) Нахождение вектора распределений заключается в нахождении минимального элемента в каждой строке матрицы $dist$. При использовании reduction эту операцию можно выполнить за $\log(k)$ бинарных операций сравнения.

3) В случае, если существует методология быстрого разделения n объектов на k множеств при помощи вектора индексации (косвенной адресации), все $\tilde{S_i}$ могут быть обработаны параллельно. В рамках каждого отдельного $\tilde{S_i}$ можно проводить распараллеливание дальше, так как $x_{lj}$ также не зависят друг от друга. Таким образом, вычисление всех слагаемых для всех $\tilde{\mu_{ij}}$ может быть выполнено за одно параллельное деление, а нахождение суммы всех этих слагаемых для каждого $\tilde{\mu_{ij}}$ может быть выполнено за $O(log(n))$ в худшем случае (при вхождении почти всех объектов в один кластер).

Если же такой методологии не существует, то узким местом становится процесс распределения на множества согласно вектору $index$, который можно выполнить за $n$ операций косвенных адресаций.

4) Все сравнения для критерия останова также независимы между собой и могут быть выполнены за одну операцию сравнения, а финальный результат может быть получен за одну операцию сложения при работе над общей памятью (к примеру, прибавление единицы при несовпадении в общую память и сравнение ее с 0 по завершению) или за $\log(k*d)$ сложений иначе.

Так как количество итераций ограничено константой, то на сложность оно не влияет. В итоге, параллельная сложность алгоритма k-means такова:

• $O(\log(n*d))$ операций сложения
• $O(\log(k))$ операций сравнения
• $O(1)$ операций умножения и деления

1.9 Входные и выходные данные алгоритма

Входные данные: Количество кластеров k, n кластеризуемых элементов

Дополнительные ограничения:

• k — положительное число, т. е. k > 0.
• Для кластеризуемых элементов определена метрика (расстояние между объектами)

Объём входных данных: n $\cdot$ d + 1 (кластеризуемые объекты в виде векторов и число k)

Выходные данные: Массив, в который записаны принадлежности каждого элемента кластеру (допустим вывод в другой эквивалентной более удобной структуре).

Объём выходных данных: Размер массива равен 2 $\cdot$ n.

1.10 Свойства алгоритма

Вычислительная мощность

Число действий: $n\cdot k\cdot d$ умножений

Объем входных данных: $n \cdot d + 1$

Вычислительная мощность $= \dfrac{n \cdot k \cdot d}{n\cdot d + 1} = k$ операций на единицу переданных данных за одну итерацию.

Ограничения алгоритма

Алгоритм эффективно работает только на небольших объемах данных.

Преимущества алгоритма

• Простота использования
• Быстрота использования
• Понятность и прозрачность описания
• Обладает вычислительной устойчивостью
• Предрасположенность к распараллеливанию
• Достаточно популярный, поэтому имеет множество реализаций и вариаций

Недостатки алгоритма

• Нет проверки корректности выбора числа кластеров
• Алгоритм чувствителен к количеству кластеров
• Алгоритм чувствителен к выбору начальных элементов в качестве центроидов
• Алгоритм крайне чувствителен к выбросам по данным
• Медленная работа на больших объемах данных

2 ЧАСТЬ. Программная реализация алгоритма

2.7 Существующие реализации алгоритма

2.7.1 Бесплатный доступ

Десктопные программы

• Weka
• Orange

Фреймворки для языков

• Python:
  • scikit-learn
  • SciPy
• C++:
  • MLPACK
  • OpenCV
  • Octave
• C#:
  • Accord.NET
• Java:
  • ELKI
  • Mahout
• Lua
  • Torch

Языки R и Julia содержат алгоритм k-means в базовой реализации.

2.7.2 Платный доступ/лицензия

Существует целый перечень мощных статистических и математических пакетов для разных ОС:

• MATLAB
• Mathematica
• Stata
• SAS
• SAP HANA
• RapidMiner
• ...

3 Литература

[1] Нейский И.М. Классификация и сравнение методов кластеризации http://it-claim.ru/Persons/Neyskiy/Article2_Neiskiy.pdf

[2] https://ru.wikipedia.org/wiki/K-means