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Python
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Python
# -*- coding: utf-8 -*-
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Created on Sat Nov 20 21:28:40 2021
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@author: huguet
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from myplotlib import print_1d_data, print_2d_data, print_dendrogramme
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from mydatalib import (extract_data_2d, scale_data,
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apply_agglomerative_clustering, evaluate)
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# READ a data set (arff format)
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# Parser un fichier de données au format arff
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# datanp est un tableau (numpy) d'exemples avec pour chacun la liste
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# des valeurs des features
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# Note 1 :
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# dans les jeux de données considérés : 2 features (dimension 2 seulement)
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# t =np.array([[1,2], [3,4], [5,6], [7,8]])
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#
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# Note 2 :
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# le jeu de données contient aussi un numéro de cluster pour chaque point
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# --> IGNORER CETTE INFORMATION ....
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# 2d-4c-no9.arff xclara.arff
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path = './artificial/'
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dataset_name = "xclara"
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save = True
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# Types de linkage : single, average, complete, ward linkage
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linkage = "complete"
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print("-----------------------------------------------------------")
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print(" Chargement du dataset : " + dataset_name)
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data = extract_data_2d(path + dataset_name)
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print_2d_data(data, dataset_name=dataset_name +
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"_brutes", stop=False, save=save)
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print("-----------------------------------------------------------")
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print(" Mise à l'échelle")
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data_scaled = scale_data(data)
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print_2d_data(data_scaled, dataset_name=dataset_name +
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"_scaled", stop=False, save=save)
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print("-----------------------------------------------------------")
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print(" Création du dendrogramme : linkage " + linkage)
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print_dendrogramme(data_scaled, dataset_name=dataset_name,
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linkage=linkage, stop=False)
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k_max = 20
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print("-----------------------------------------------------------")
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print(" Création clusters : linkage " +
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linkage + ", k=(0 to " + str(k_max) + ")")
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# Application du clustering agglomeratif pour plusieurs valeurs de k
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# et evaluation de la solution
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k = []
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durations = []
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silouettes = []
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daviess = []
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calinskis = []
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for i in range(2, k_max):
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# Application du clustering agglomeratif
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(model, duration) = apply_agglomerative_clustering(
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data_scaled, k=i, linkage=linkage)
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# Affichage des clusters
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print_2d_data(data_scaled, dataset_name=dataset_name,
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method_name="agglomerative_" + linkage, k=i,
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stop=False, save=save, c=model.labels_)
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# Evaluation de la solution de clustering
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(silouette, davies, calinski) = evaluate(data_scaled, model)
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# Enregistrement des valeurs
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k += [i]
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durations += [duration]
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silouettes += [silouette]
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daviess += [davies]
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calinskis += [calinski]
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# Affichage des résultats
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print_1d_data(k, k, x_name="k", y_name="k", dataset_name=dataset_name,
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method_name="agglomerative_" + linkage, stop=False, save=save)
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print_1d_data(k, durations, x_name="k", y_name="temps_de_calcul", y_unit="ms",
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dataset_name=dataset_name,
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method_name="agglomerative_" + linkage, stop=False, save=save)
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print_1d_data(k, silouettes, x_name="k", y_name="coeficient_de_silhouette",
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dataset_name=dataset_name,
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method_name="agglomerative_" + linkage, stop=False, save=save)
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print_1d_data(k, daviess, x_name="k", y_name="coeficient_de_Davies",
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dataset_name=dataset_name,
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method_name="agglomerative_" + linkage, stop=False, save=save)
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print_1d_data(k, calinskis, x_name="k", y_name="coeficient_de_Calinski",
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dataset_name=dataset_name,
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method_name="agglomerative_" + linkage, stop=False, save=save)
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