FuzzyC-means În R

8/15/2019 FuzzyC-means În R

1/11

Fuzzy C-means

Functia cmeans se afa in biblioteca e1071.

> library(e1071)

>result


2/11

>&oints(resultcenters[,c(1,!)],col!/,&c",ce2!)

&ar marcate cu 4 (&c") centroi'ii celor 3 clustere.

ce2un nr. care in#ica marimea cu care te2tul si simbolurile normale sunt mai mari#ecat cele normale(im&licite, &t. care ce21).

e e2em&lu, #aca ce21.5, te2tul 6a scris cu 50 mai mare #ecat cel normal.

aca ce20.5, te2tul 6a scris cu 50 mai mic #ecat cel normal.

ici asteriscul a&are cu 100 mai mare #ecat cercurile.

!

4.5 5.0 5.5 6.0 6.5 7.0 7.5 8.0

2 . 0

2 . 5

3 . 0

3 . 5

4 . 0

iris[, 1]

i r i s [ , 2 ]


3/11

4.5 5.0 5.5 6.0 6.5 7.0 7.5 8.0

2 . 0

2 . 5

3 . 0

3 . 5

4 . 0

iris[, 1]

i r i s [ , 2 ]

> resultmembers"i&[1/3,]

sea'a ra#ele #e a&artenenta la cele 3 clustere ale &rimelor 3 obser6atii/

1 ! 3

[1,] 0.00107!050 0.8899!39 0.00!30371

[!,] 0.0078771 0.8755 0.019900

[3,] 0.0091!71 0.878!7! 0.01375597

> resultmembers"i&

sea'a ra#ele #e a&artenenta la cele 3 clustere ale tuturor obser6atiilor.

>table(iris%&ecies, resultcluster)

3


4/11

sea'a re&artitia obser6atiilor in cele 3 clustere/

1 ! 3

setosa 0 50 0

6ersicolor 3 0 7

6irinica 37 0 13

R Plot PCH Symbols Chart

Mai jos este prezentat un tabel cu simbolurile reprezentate e !unctia pc". #an pc" ia $alori intre21 si 25, parametrii %col&% si %b'&% trebuie speci!icati.col &culoare

b'&culoare e bac('roun


5/11

5


6/11

pc"&0,s)uare

pc"&1,circle

pc"&2,trian'le point up

pc"&3,plus

pc"&4,cross

pc"&5,iamon

pc"&6,trian'le point o*n

pc"&7,s)uare cross

pc"&8,star

pc"&+,iamon plus

pc"&10,circle plus

pc"&11,trian'les up an o*n

pc"&12,s)uare plus

pc"&13,circle cross

pc"&14,s)uare an trian'le o*n

pc"&15, !ille s)uare blue

pc"&16, !ille circle blue

pc"&17, !ille trian'le point up bluepc"&18, !ille iamon blue

pc"&1+,soli circle blue

pc"&20,bullet smaller circle-

pc"&21, !ille circle re

pc"&22, !ille s)uare re

pc"&23, !ille iamon re

pc"&24, !ille trian'le point up re

pc"&25, !ille trian'le point o*n re

Exemplul 2 Fuzzy clustering cu bilbioteca fclust

u&a instalarea librariei fclust

>library(*clust)

%e 6a *olosi setul #e #ate Mc, care se re*era la 1 #e sortimente #e snac:suri ceintra in com&onenta meniului #e la ;conal#s. ceste elemente *or clusteri'ate

&entru a i#entica #aca e2ista similaritati in termenii com&onentelor nutritionale/

marimea &ortiei, calorii, rasimi saturate, nesaturate, colesterol, etc.

a) loritmul *u''y c-means &rin *unctia F;

Forma enerala a *unctiei F; este/ F; (=, :, m, %, stan#, start, con6, ma2it)

n#e

=matricea #e #ate

:numarul #e clustere (6aloare im&licita :!)

m&arametru #e *u'icare (6aloare im&licita m!)

%numarul (aleator) #e &orniri (6aloare im&licita %1)

9


7/11

stan#stan#ar#i'are? #aca stan#1, aloritmul #e clusteri'are o&erea'a cu #atestan#ar#i'ate (6aloare im&licitia/ #ate nestan#ar#i'ate)

start&unctul #e &ornire rational &entru matricea a ra#elor #e a&artenenta

&entru matricea (6aloare im&licita/ &unct #e &ornire rational)

con6criteriul #e con6erenta (6aloare im&licita 1e-8)

ma2itnumarul ma2im #e iteratii (6aloare im&licita 1e9)

>names(;c) @Aumele atributelor setului #e #ate

[1] $%er6in %i'e$ $Balories$ $Cotal Fat ()$

[] $%aturate# Fat ()$ $Crans Fat ()$ $B"olesterol (m)$

[7] $%o#ium (m)$ $Barbo"y#rates ()$ $ietary Fiber ()$

[10] $%uars ()$ $+rotein ()$ $Ditamin (D)$

[13] $Ditamin B (D)$ $Balcium (D)$ $Eron (D)$

[19] $Cy&e$

%e normali'ea'a #atele &rin im&artirea com&onentelor nutritionale la &rima coloana,

marimea &ortiei

> *or ( in !/(ncol(;c)-1))

>;c[,];c[,]G;c[,1]

in setul #e #ate normali'at se elimina &rima coloana, %er6in %i'e

> ;c;c[,-1]

%e a&lica *u''y :-means &entru 7 clustere, e2clu'an# ultima coloana, 6ariabila

calitati6a Cy&e

> *:m7 *:m7 @%unt asate cele 7 clustere si elementele lor.

> cl.si'e(*:m7) @Hste asat numarul #e obser6atii #in ecare cluster

Blus 1 Blus ! Blus 3 Blus Blus 5 Blus 9 Blus 7

! 1! 13 15 10 3

>DC(*:m7=ca) @Di'uali'area clusterelor

7


8/11

VAT

Fiecare celula #in ura se re*era la #isimilaritatea #intre o &erec"e #e obiecte.isimilaritatile mici sunt re&re'entate &rin umbre mai intunecate, iar #isimilaritatile

mai mari &rin umbre mai #esc"ise. En ura, #isimilaritatile sunt reorani'ate, ast*el

incat blocurile #iaonal mai intunecate cores&un# clusterelor #e #ate. +rin urmare,: blocuri #e &e #iaonaal &rinci&al suerea'a : clustere, si marimea unui bloc

re&re'inta marimea a&ro2imati6a a clusterului.

Encercan# e6itarea clusterelor cu numar re#us #e elemente, se stu#ia'a situatia cu

:9 clustere/

>*:m9


9/11

%e asea'a ra#ele #e a&artenenta ale meniurilor la cele sase clustere (*u''yclusterin) , iar ra#ul cel mai mare #e a&artenenta la un cluster inca#rea'a meniul

in clusterul res&ecti6 ("ar# clusterin)/

>*:m9

> cl.si'e(*:m9)

Blus 1 Blus ! Blus 3 Blus Blus 5 Blus 9

1! !9 10 15 5 13

Bom&aram solutiile &entru :9 si :7 clustere/

> table(*:m9clus[,1], *:m7clus[,1])

1 ! 3 5 9 7

1 0 1! 0 0 0 0 0

! ! 0 0 0 0 0 !

3 0 0 0 0 0 10 0

0 0 0 0 1 5 0 0

5 0 0 0 0 0 1

9 0 0 0 13 0 0 0

Enter&retare/

>table(;cCy&e, *:m9clus[,1]) 1 ! 3 5 9

Irea:*ast 1! 5 0 1 1 0

Iurers J %an#Kic"es 0 10 0 0 0 1!

B"ic:en 0 0 0 0 0

essertsG%"a:es 0 0 0 1! 0

%ala#s 0 0 10 0 0 0

%nac:s J %i#es 0 7 0 ! 0 1En com&onenta &rimului cluster intra 1! meniuri #e ti& Irea:*ast, clusterul 3contine 10 meniuri #e ti& %ala#s, etc.

En continuare se calculea'a centroi'ii celor 9 clustere/

> *:m9LraK *:m9LraK

8


10/11

Hlementele #in &rimul cluster au cel mai mare continut in B"olesterol (1.38857m) si %o#ium (9.7199! m). Blusterul trei contine cele mai sanatoase alimente

(salatele), a6an# cel mai re#us ni6el #e Balories (0.1883), Cotal Fat

(0.03385785), %aturate# Fat (0.0115!95 ) an# Crans Fat (1.5!553e-09 ) si celmai mare ni6el #e Ditamin (0.53758 D) an# Ditamin B (0.107709 D)),

etc.> DEFB(*:m9,!)

0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0

0 . 0

0 . 2

0 . 4

0 . 6

0 . 8

1 . 0

Cluster Max Memb. Degrees

"tt&/GG&ro1.unib'.itG&roectsGBlusterinM;et"o#sM!01GFerraro.*

"tt&/GGcran.r-&roect.orGKebG&ac:aesG*clustG*clust.*

10

http://pro1.unibz.it/projects/Clustering_Methods_2014/Ferraro.pdfhttp://cran.r-project.org/web/packages/fclust/fclust.pdfhttp://cran.r-project.org/web/packages/fclust/fclust.pdfhttp://pro1.unibz.it/projects/Clustering_Methods_2014/Ferraro.pdf


11/11

11

FuzzyC-means În R

Documents

Transcript of FuzzyC-means În R