Python 中的点云聚类分析 - 从二进制矩阵中识别聚类

Question

例如，我有以下输入数据（我正在使用的点云更复杂）

Data = [1,1,1,1,1],[1,1,2,1,1],[2,2,2,1,1],[3,3,3,1,1],[4,4,4,1,1],[5,5,5,1,1],[50,50,50,1,1],[95,95,95,1,1],[96,96,96,1,1],[97,97,97,1,1],[98,98,98,1,1],[99,99,99,1,1],[2,2,3,1,1],[2,2,1,1,1],[2,2,4,1,1]

聚类算法给出了一个二元上三角矩阵（我们称之为连接矩阵）。 1 表示两点相连。例如。点 ID 0（第 0 行）连接到自身（第 0 列）和 1、2、3、12、13、14。但是第 4 点和第 5 点也可以通过 3、12、13 和 14 到达。

[ 1.  1.  1.  1.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  1.  1.  1.]
[ 0.  1.  1.  1.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  1.  1.  1.]
[ 0.  0.  1.  1.  1.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  1.  1.  1.]
[ 0.  0.  0.  1.  1.  1.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  1.  1.  1.]
[ 0.  0.  0.  0.  1.  1.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  1.  0.  1.]
[ 0.  0.  0.  0.  0.  1.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.]
[ 0.  0.  0.  0.  0.  0.  1.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.]
[ 0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  1.  1.  1.  0.  0.  0.  0.  0.]
[ 0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  1.  1.  1.  0.  0.  0.  0.]
[ 0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  1.  1.  1.  0.  0.  0.]
[ 0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  1.  1.  0.  0.  0.]
[ 0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  1.  0.  0.  0.]
[ 0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  1.  1.  1.]
[ 0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  1.  1.]
[ 0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  1.]

我可以用 rowclustering(s) 识别每行的簇，其中 s 是上面的二进制矩阵。

def rowclustering(s):
    r = 0
    idx = []
    while r < size(s,0):
        row = []
        for i in range(size(s,1)):
            if s[r][i] == 1:
                row = row + [i]
        r = r + 1
        idx = idx + [row]
    return idx

返回的idx为：

idx = [[0, 1, 2, 3, 12, 13, 14], [1, 2, 3, 12, 13, 14], [2, 3, 4, 12, 13, 14], [3, 4, 5, 12, 13, 14], [4, 5, 12, 14], [5], [6], [7, 8, 9], [8, 9, 10], [9, 10, 11], [10, 11], [11], [12, 13, 14], [13, 14], [14]]

现在，显然集群少于 15 个，因为一些行通过公共 ID 连接（例如，查看 ID 4 和 5）。我想要的是：

result = [[0, 1, 2, 3, 4, 5, 12, 13, 14], [6], [7, 8, 9, 10, 11]]

我试图创建一个函数 (clustering(idx,f) ) 来执行此操作，其中 idx 是 rowclustering(s) 的结果，而 f 将是 idx 中的第一行，例如[0、1、2、3、12、13、14]。但是，此功能将无法正常完成。在建立所有连接（idx ID）后中断功能的正确代码是什么？

def clustering(idx,f):
    for i in f:
        f = f + idx[i]
    f = list(set(f))
    clustering(idx,f)

    return

我要解决的问题是一种自我成长的过程。函数聚类应该调用自身，直到建立所有可能的点连接。这可以在 idx 或（可能更好）连接矩阵（矩阵缩减？）上完成。

非常感谢任何帮助！让我知道我是否应该澄清我的问题。谢谢。

Answer 1

您的问题可以看作是寻找连通分量。您可以使用 networkx 来获得解决方案，或者您可以自己实施 BFS（广度优先搜索）。

import networkx as nx
import numpy as np
x = """
[ 1.  1.  1.  1.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  1.  1.  1.]
[ 0.  1.  1.  1.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  1.  1.  1.]
[ 0.  0.  1.  1.  1.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  1.  1.  1.]
[ 0.  0.  0.  1.  1.  1.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  1.  1.  1.]
[ 0.  0.  0.  0.  1.  1.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  1.  0.  1.]
[ 0.  0.  0.  0.  0.  1.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.]
[ 0.  0.  0.  0.  0.  0.  1.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.]
[ 0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  1.  1.  1.  0.  0.  0.  0.  0.]
[ 0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  1.  1.  1.  0.  0.  0.  0.]
[ 0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  1.  1.  1.  0.  0.  0.]
[ 0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  1.  1.  0.  0.  0.]
[ 0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  1.  0.  0.  0.]
[ 0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  1.  1.  1.]
[ 0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  1.  1.]
[ 0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  1.]
"""
mat = eval('[' + x.replace('.', '.,').replace(']', '],') + ']')
mat = np.array(mat)
G = nx.from_numpy_matrix(np.array(mat))
print(list(nx.connected_components(G)))
[{0, 1, 2, 3, 4, 5, 12, 13, 14}, {6}, {7, 8, 9, 10, 11}]

编辑：

实际上，这个问题让我想起了很久以前读过的东西。这实际上可以仅使用矩阵运算来计算。它非常漂亮。您的初始矩阵是邻接矩阵 (A)，我们还需要指定一个度矩阵 (D)，它保存对角线上每个节点的度数。我们可以使用这些来定义拉普拉斯矩阵 (L)，然后使用一些谱图理论。（耶！）

# Make the undirected version of the graph (no self loops)
A = (mat + mat.T) * (1 - np.eye(mat.shape[0]))
# Make the degree matrix
D = np.diag(A.sum(axis=1) + A.sum(axis=0)) / 2
# thats all we need to define the laplacian
L = D - A

# The number of zeros eigenvalues of the Laplacian is exactly the number of CCs
np.isclose(np.linalg.eigvals(L), 0).sum()

3 

# The connected compoments themselves are identified by rows that have the same nullspace vector
u, s, vh = np.linalg.svd(L)
ns = vh[(s >= 1e-13).sum():].conj().T

array([[-0.32684842, -0.06239247, -0.0197079 ],
   [-0.32684842, -0.06239247, -0.0197079 ],
   [-0.32684842, -0.06239247, -0.0197079 ],
   [-0.32684842, -0.06239247, -0.0197079 ],
   [-0.32684842, -0.06239247, -0.0197079 ],
   [-0.32684842, -0.06239247, -0.0197079 ],
   [-0.19222441,  0.97663659,  0.09607676],
   [-0.01778075, -0.04721352,  0.44435878],
   [-0.01778075, -0.04721352,  0.44435878],
   [-0.01778075, -0.04721352,  0.44435878],
   [-0.01778075, -0.04721352,  0.44435878],
   [-0.01778075, -0.04721352,  0.44435878],
   [-0.32684842, -0.06239247, -0.0197079 ],
   [-0.32684842, -0.06239247, -0.0197079 ],
   [-0.32684842, -0.06239247, -0.0197079 ]])

现在，我们计算出了答案！解释起来有点奇怪。一点点处理就可以将其转换为您想要的表示形式。

# the following is a little numpy trick to find unique rows 
# chopping off the last few decimal places to account for numerical errors
ns_ = np.ascontiguousarray(np.round(ns, 8)).view(np.dtype((np.void, ns.dtype.itemsize * ns.shape[1])))
ns_basis, row_to_cc_id = np.unique(ns_, return_inverse=True)
# Finally we can just use this to convert to the desired output format
groups = [[] for _ in range(len(ns_basis))]
for row, id in enumerate(row_to_cc_id):
    groups[id].append(row)
print(groups)
[[0, 1, 2, 3, 4, 5, 12, 13, 14], [6], [7, 8, 9, 10, 11]]

Python 中的点云聚类分析 - 从二进制矩阵中识别聚类

Point-cloud cluster-analysis in Python - identifying clusters from binary matrix

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