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        逼近法確定球形簇的球心與半徑

        2013-10-22 07:24:12
        關(guān)鍵詞:球心球面灰色

        韓 海

        (江漢大學(xué) 數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院,湖北 武漢 430056)

        聚類在現(xiàn)實(shí)中有非常廣泛的應(yīng)用。聚類的結(jié)果是將多個(gè)對象劃分成若干組,同組的對象具有相同或相近的性質(zhì)。進(jìn)一步地,聚類的目的之一是建立分類標(biāo)準(zhǔn),并認(rèn)為符合某個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的對象應(yīng)屬于相應(yīng)的類,通常會具有對應(yīng)的性質(zhì)。

        設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)對象W包含n個(gè)分量,記作W=(w1,w2,…,wn),一個(gè)對象就是 n 維空間的一個(gè)點(diǎn)。若X和Y是n維空間中的兩個(gè)點(diǎn),則X和Y之間的歐氏距離為

        聚類是將由多個(gè)數(shù)據(jù)對象構(gòu)成的集合劃分成若干個(gè)互不相交的子集,使得每個(gè)子集內(nèi)的元素“聯(lián)系”緊密,而處于兩個(gè)不同子集內(nèi)的元素“聯(lián)系”松散。劃分出的每一個(gè)子集稱為一個(gè)“簇”,而“聯(lián)系”通常被理解為兩個(gè)元素之間的歐氏距離。文獻(xiàn)[1-3]使用這種方式表示“聯(lián)系”,并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行聚類。聚類得到的結(jié)果往往不易直接建立分類標(biāo)準(zhǔn),因而通常都把結(jié)果近似地認(rèn)為是球形簇,以下主要討論如何確定每個(gè)球形簇的范圍。

        不妨設(shè)T是對集合S經(jīng)過聚類后得到的一個(gè)球形簇,其中包含k個(gè)數(shù)據(jù)元素,即包含n維空間的k個(gè)點(diǎn),并且大致均勻分布成球狀。確定T的幾何范圍就是需要確定一個(gè)n維球(球心記作點(diǎn)P,半徑記作r,由P和r確定的球記作球B),使得T中的所有元素均在球內(nèi),并且球的半徑盡可能小。雖然從數(shù)學(xué)上精確地確定P和r非常困難,但可以從一個(gè)初始狀態(tài)出發(fā),通過逐步優(yōu)化,最終得到一個(gè)滿足精度要求的n維球。

        1 確定初始參數(shù)

        初始半徑r取值為P到T中元素的最大距離。顯然,這樣的球包含了T的所有元素。對于球心移動的距離L,初始時(shí)可以取一個(gè)比較大的值,比如,從而使得球心能夠比較快地向目標(biāo)位置移動。另外,設(shè)精度要求為θ,即最終得到的球心位置及半徑與準(zhǔn)確值相差均不超過θ或者θ的若干倍。

        2 逐步優(yōu)化

        逐步優(yōu)化的過程是每次把球心移動L的距離,重新計(jì)算半徑,并限制半徑只能減小。如果已經(jīng)不能進(jìn)行這樣的移動,則將移動距離參數(shù)L減半,然后重復(fù)上述移動。當(dāng)L經(jīng)過若干次減半后將會小于,此時(shí)的球心位置及半徑即為最終結(jié)果。

        2.1 確定球心的移動位置

        對于當(dāng)前的球心P,找出T中所有滿足“到P的距離與r的差值小于L”的元素,即:對于元素 T(i)(i=1,2,…,k),如果 T(i)滿足則認(rèn)為“T(i)在球面上”。由確定r的方式可知,滿足該條件的點(diǎn)一定存在,于是可以對這些點(diǎn)求均值,得到點(diǎn)Q。

        如果d(P,Q)<L,則球心移動距離已經(jīng)小于L,于是將L減半,重新找出滿足(2)式的點(diǎn)并計(jì)算均值Q。反之,如果d(P,Q)≥L,則在PQ連線上取一點(diǎn) P′,使得 d(P,P′)=L。

        2.2 重新確定半徑

        對于2.1中得到的點(diǎn) P′和T中所有元素T(i)(i=1,2,…,k),計(jì)算 d(T(i), P′),并取最大值,記作 r′。如果 r′≤r,則將球心移動到 P′,并以 r′作為新的半徑,即令P和r分別取值為P′和r′,然后按新的球心和半徑重復(fù)上述方法處理。反之,如果r′>r,則將球心移動到 P′是不合適的,此時(shí)將L減半,然后重復(fù)上述方法處理。

        2.3 算法流程圖

        算法流程如圖1所示。

        圖1 算法流程圖

        3 算法有效性

        對于由k個(gè)點(diǎn)構(gòu)成的簇T,顯然,包裹T中所有點(diǎn)的最小n維球是唯一存在的,記作B0=(P0,r0),球心在點(diǎn) P0,半徑為r0。記算法終止時(shí)以P和r為參數(shù)的球?yàn)锽,以P為球心、r-θ為半徑的球?yàn)锽′。當(dāng)T中元素大致均勻分布且r>>θ時(shí),上述算法得到的P點(diǎn)相對P0點(diǎn)的偏差不超過2θ,r與r0的偏差不超過θ,即

        圖2中灰色環(huán)外層表示以P為球心、r為半徑的球B,由算法中確定r的方式可知T中至少存在一點(diǎn)T(x),使得d(P,T(x))=r?;疑h(huán)內(nèi)層表示以P為球心、r-θ為半徑的球B′,如果T中的點(diǎn)在灰色區(qū)域內(nèi)則在算法中認(rèn)為“該點(diǎn)在球面上”?;疑h(huán)的“厚度”為θ,虛線表示以P0為球心、以r0為半徑的理論上的最小球B0。顯然,T中所有元素必在球B內(nèi)(含球面上),也必在球B0內(nèi)(含球面上)。

        由于r0是理論上包裹T的最小球的半徑,顯然有 r≥r0。

        假設(shè)r>r0+θ,不難看出圖2所示3種位置關(guān)系都將導(dǎo)致矛盾:對于圖2(a),算法決定了灰色環(huán)內(nèi)必有元素,這與“所有元素必在球B0內(nèi)”相矛盾;對于圖2(b)和圖2(c),由于算法中認(rèn)定為“在球面上”的點(diǎn)只能出現(xiàn)在虛線球內(nèi)的灰色區(qū)域,并且分布大致均勻,因而圖2的兩種位置關(guān)系應(yīng)使得算法繼續(xù)執(zhí)行,這與“算法已終止”相矛盾。由此可知≤θ。

        圖2 r>r0+θ時(shí)3個(gè)球的位置關(guān)系

        假設(shè) d(P,P0)>2θ,由于 | |r-r0≤θ,3個(gè)球只可能出現(xiàn)如圖3所示的位置關(guān)系。 A為球B′和球 B0交線上一點(diǎn),d(P0,A)=r0,d(P,A)=r-θ。在r>>θ且數(shù)據(jù)大致均勻分布時(shí),算法應(yīng)繼續(xù)執(zhí)行,對球心P作一次合適的移動,這與算法已終止相矛盾。因此,假設(shè) d(P,P0)>2θ不成立。

        圖3 d(P,P0)>2θ時(shí)的位置關(guān)系

        4 結(jié)論

        對包括IRIS鳶尾花數(shù)據(jù)在內(nèi)的多組數(shù)據(jù)測試結(jié)果表明,上述算法都能穩(wěn)定運(yùn)行并產(chǎn)生理想的結(jié)果。在n=2時(shí),該算法還可用于求覆蓋多邊形的最小圓[4]。筆者也對非均勻分布的簇(即非球形簇)進(jìn)行了測試,算法能夠得到有效輸出,只是元素集中在球內(nèi)某些位置。從多組數(shù)據(jù)的聚類結(jié)果可以看出,形成非球形簇的情況是更普遍現(xiàn)象,因此,盡管可以用本算法求得一個(gè)簇的最小球形范圍,但用“如果一個(gè)元素在該范圍內(nèi)則屬于相應(yīng)的簇”對元素進(jìn)行歸類則不太合適。

        [1]王德青,朱建平,謝邦昌.主成分聚類分析有效性的思考[J].統(tǒng)計(jì)研究,2012,29(11):84-87.

        [2]Bai T,Kulikowski C A,Gong L G,et al.A Global K-modes algorithm for clustering categorical data[J].Chinese Journal of Electronics,2012,21(3):460-465.

        [3]邱保志,王波.分類數(shù)據(jù)的聚類邊界檢測技術(shù)[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用,2012,32(6):1654-1657.

        [4]戴海鵬,唐厚君.求凸多邊形直徑的改進(jìn)算法[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用,2011,47(3):44-46.

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        畫好草圖,尋找球心
        感覺
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