目录
凸集
凸集投影(POCS)
1、交替式poc
2、并行式 POCS
基于pocs的聚类算法
实验结果
示例代码
总结
首页 后端开发 Python教程 基于凸集上投影(POCS)的聚类算法

基于凸集上投影(POCS)的聚类算法

Apr 30, 2023 pm 12:22 PM
集合 算法 凸集

POCS:Projections  onto Convex Sets。在数学中,凸集是指其中任意两点间的线段均在该集合内的集合。而投影则是将某个点映射到另一个空间中的某个子空间上的操作。给定一个凸集合和一个点,可以通过找到该点在该凸集合上的投影来进行操作。该投影是离该点最近的凸集内的点,可以通过最小化该点和凸集内任何其他点之间的距离来计算。既然是投影,那么我们就可以将特征映射到另一个空间中的凸集合上,这样就可以进行聚类或降维等操作。

本文综述了一种基于凸集投影法的聚类算法,即基于POCS的聚类算法。原始论文发布在IWIS2022上。

凸集

凸集定义为一个数据点集合,其中连接集合中任意两点x1和x2的线段完全包含在这个集合中。根据凸集的定义,认为空集∅、单集、线段、超平面、欧氏球都被认为是凸集。数据点也被认为是凸集,因为它是单例集(只有一个元素的集合)。这为 POCS 的概念应用于聚类数据点开辟了一条新路径。

凸集投影(POCS)

POCS方法大致可分为交替式和并行式两种。

1、交替式poc

从数据空间中的任意一点开始,从该点到两个(或多个)相交凸集的交替投影将收敛到集合交点内的一点,例如下图:

基于凸集上投影(POCS)的聚类算法

当凸集不相交时,交替投影将收敛到依赖于投影阶数的greedy limit cycles。

基于凸集上投影(POCS)的聚类算法

2、并行式 POCS

与交替形式不同,并行的POCS 是从数据点到所有凸集同时进行投影,并且每个投影都有一个重要性权重。对于两个非空相交凸集,类似于交替式版本,平行投影会收敛到集相交处的一个点。

基于凸集上投影(POCS)的聚类算法

在凸集不相交的情况下,投影将收敛到一个最小解。基于pocs的聚类算法的主要思想来源于这一特性。

基于凸集上投影(POCS)的聚类算法

有关POCS的更多细节,可以查看原论文

基于pocs的聚类算法

利用并行POCS方法的收敛性,论文作者提出了一种非常简单但在一定程度上有效的聚类算法。该算法的工作原理与经典的K-Means算法类似,但在处理每个数据点的方式上存在差异:K-Means算法对每个数据点的重要性加权相同,但是基于pocs的聚类算法对每个数据点的重要性加权不同,这与数据点到聚类原型的距离成正比。

算法的伪代码如下所示:

基于凸集上投影(POCS)的聚类算法

实验结果

作者在一些公共基准数据集上测试了基于pocs的聚类算法的性能。下表总结了这些数据集的描述。

基于凸集上投影(POCS)的聚类算法

作者比较了基于pocs的聚类算法与其他传统聚类方法的性能,包括k均值和模糊c均值算法。下表总结了执行时间和聚类错误方面的评估。

基于凸集上投影(POCS)的聚类算法

基于凸集上投影(POCS)的聚类算法

聚类结果如下图所示:

基于凸集上投影(POCS)的聚类算法

示例代码

我们在一个非常简单的数据集上使用这个算法。作者已经发布了直接使用的包,对于应用我们可以直接使用:

pip install pocs-based-clustering
登录后复制

创建一个以10个簇为中心的5000个数据点的简单数据集:

# Import packages
 import time
 import matplotlib.pyplot as plt
 
 from sklearn.datasets import make_blobs
 from pocs_based_clustering.tools import clustering
 
 
 # Generate a simple dataset
 num_clusters = 10
 X, y = make_blobs(n_samples=5000, centers=num_clusters, 
 cluster_std=0.5, random_state=0)
 
 plt.figure(figsize=(8,8))
 plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], s=50)
 plt.show()
登录后复制

基于凸集上投影(POCS)的聚类算法

执行聚类并显示结果:

# POSC-based Clustering Algorithm
 centroids, labels = clustering(X, num_clusters, 100)
 
 # Display results
 plt.figure(figsize=(8,8))
 plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=labels, s=50, cmap='viridis')
 plt.scatter(centroids[:, 0], centroids[:, 1], s=100, c='red')
 plt.show()
登录后复制

基于凸集上投影(POCS)的聚类算法

总结

我们简要回顾了一种简单而有效的基于投影到凸集(POCS)方法的聚类技术,称为基于POCS的聚类算法。该算法利用POCS的收敛特性应用于聚类任务,并在一定程度上实现了可行的改进。在一些基准数据集上验证了该算法的有效性。

论文的地址如下:https://arxiv.org/abs/2208.08888

作者发布的源代码在这里:https://github.com/tranleanh/pocs-based-clustering

以上是基于凸集上投影(POCS)的聚类算法的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

本站声明
本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系admin@php.cn

热AI工具

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

免费脱衣服图片

Clothoff.io

Clothoff.io

AI脱衣机

Video Face Swap

Video Face Swap

使用我们完全免费的人工智能换脸工具轻松在任何视频中换脸!

热工具

记事本++7.3.1

记事本++7.3.1

好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版

SublimeText3汉化版

中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1

禅工作室 13.0.1

功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神级代码编辑软件(SublimeText3)

CLIP-BEVFormer:显式监督BEVFormer结构,提升长尾检测性能 CLIP-BEVFormer:显式监督BEVFormer结构,提升长尾检测性能 Mar 26, 2024 pm 12:41 PM

写在前面&笔者的个人理解目前,在整个自动驾驶系统当中,感知模块扮演了其中至关重要的角色,行驶在道路上的自动驾驶车辆只有通过感知模块获得到准确的感知结果后,才能让自动驾驶系统中的下游规控模块做出及时、正确的判断和行为决策。目前,具备自动驾驶功能的汽车中通常会配备包括环视相机传感器、激光雷达传感器以及毫米波雷达传感器在内的多种数据信息传感器来收集不同模态的信息,用于实现准确的感知任务。基于纯视觉的BEV感知算法因其较低的硬件成本和易于部署的特点,以及其输出结果能便捷地应用于各种下游任务,因此受到工业

使用C++实现机器学习算法:常见挑战及解决方案 使用C++实现机器学习算法:常见挑战及解决方案 Jun 03, 2024 pm 01:25 PM

C++中机器学习算法面临的常见挑战包括内存管理、多线程、性能优化和可维护性。解决方案包括使用智能指针、现代线程库、SIMD指令和第三方库,并遵循代码风格指南和使用自动化工具。实践案例展示了如何利用Eigen库实现线性回归算法,有效地管理内存和使用高性能矩阵操作。

探究C++sort函数的底层原理与算法选择 探究C++sort函数的底层原理与算法选择 Apr 02, 2024 pm 05:36 PM

C++sort函数底层采用归并排序,其复杂度为O(nlogn),并提供不同的排序算法选择,包括快速排序、堆排序和稳定排序。

为何在Go语言中难以实现类似集合的功能? 为何在Go语言中难以实现类似集合的功能? Mar 24, 2024 am 11:57 AM

在Go语言中难以实现类似集合的功能,是一个困扰许多开发者的问题。相比其他编程语言如Python或Java,Go语言并没有内置的集合类型,如set、map等,这给开发者在实现集合功能时带来了一些挑战。首先,让我们来看一下为何在Go语言中难以直接实现类似集合的功能。在Go语言中,最常用的数据结构是slice(切片)和map(映射),它们可以完成类似集合的功能,但

人工智能可以预测犯罪吗?探索CrimeGPT的能力 人工智能可以预测犯罪吗?探索CrimeGPT的能力 Mar 22, 2024 pm 10:10 PM

人工智能(AI)与执法领域的融合为犯罪预防和侦查开辟了新的可能性。人工智能的预测能力被广泛应用于CrimeGPT(犯罪预测技术)等系统,用于预测犯罪活动。本文探讨了人工智能在犯罪预测领域的潜力、目前的应用情况、所面临的挑战以及相关技术可能带来的道德影响。人工智能和犯罪预测:基础知识CrimeGPT利用机器学习算法来分析大量数据集,识别可以预测犯罪可能发生的地点和时间的模式。这些数据集包括历史犯罪统计数据、人口统计信息、经济指标、天气模式等。通过识别人类分析师可能忽视的趋势,人工智能可以为执法机构

改进的检测算法:用于高分辨率光学遥感图像目标检测 改进的检测算法:用于高分辨率光学遥感图像目标检测 Jun 06, 2024 pm 12:33 PM

01前景概要目前,难以在检测效率和检测结果之间取得适当的平衡。我们就研究出了一种用于高分辨率光学遥感图像中目标检测的增强YOLOv5算法,利用多层特征金字塔、多检测头策略和混合注意力模块来提高光学遥感图像的目标检测网络的效果。根据SIMD数据集,新算法的mAP比YOLOv5好2.2%,比YOLOX好8.48%,在检测结果和速度之间实现了更好的平衡。02背景&动机随着远感技术的快速发展,高分辨率光学远感图像已被用于描述地球表面的许多物体,包括飞机、汽车、建筑物等。目标检测在远感图像的解释中

算法在 58 画像平台建设中的应用 算法在 58 画像平台建设中的应用 May 09, 2024 am 09:01 AM

一、58画像平台建设背景首先和大家分享下58画像平台的建设背景。1.传统的画像平台传统的思路已经不够,建设用户画像平台依赖数据仓库建模能力,整合多业务线数据,构建准确的用户画像;还需要数据挖掘,理解用户行为、兴趣和需求,提供算法侧的能力;最后,还需要具备数据平台能力,高效存储、查询和共享用户画像数据,提供画像服务。业务自建画像平台和中台类型画像平台主要区别在于,业务自建画像平台服务单条业务线,按需定制;中台平台服务多条业务线,建模复杂,提供更为通用的能力。2.58中台画像建设的背景58的用户画像

实时加SOTA一飞冲天!FastOcc:推理更快、部署友好Occ算法来啦! 实时加SOTA一飞冲天!FastOcc:推理更快、部署友好Occ算法来啦! Mar 14, 2024 pm 11:50 PM

写在前面&笔者的个人理解在自动驾驶系统当中,感知任务是整个自驾系统中至关重要的组成部分。感知任务的主要目标是使自动驾驶车辆能够理解和感知周围的环境元素,如行驶在路上的车辆、路旁的行人、行驶过程中遇到的障碍物、路上的交通标志等,从而帮助下游模块做出正确合理的决策和行为。在一辆具备自动驾驶功能的车辆中,通常会配备不同类型的信息采集传感器,如环视相机传感器、激光雷达传感器以及毫米波雷达传感器等等,从而确保自动驾驶车辆能够准确感知和理解周围环境要素,使自动驾驶车辆在自主行驶的过程中能够做出正确的决断。目

See all articles