如何计算质心和数据矩阵之间的距离（用于 kmeans 算法）答案

【问题标题】：How to compute distances between centroids and data matrix (for kmeans algorithm)如何计算质心和数据矩阵之间的距离（用于 kmeans 算法）
【发布时间】：2015-01-20 20:08:56
【问题描述】：

我是聚类和 R 的学生。为了更好地掌握两者，我想计算每次迭代的质心和我的 xy 矩阵之间的距离，直到它“收敛”。如何使用 R 解决第 2 步和第 3 步？

library(fields)
x <- c(3,6,8,1,2,2,6,6,7,7,8,8)
y <- c(5,2,3,5,4,6,1,8,3,6,1,7)

df <- data.frame(x,y) initial matrix
a  <- c(3,6,8)
b  <- c(5,2,3)

df1 <- data.frame(a,b) # initial centroids

这是我想做的：

I0 <- t(rdist(df, df1)) 零迭代后
根据最小距离对对象进行聚类
根据聚类平均值确定质心
I1 重复

我尝试了kmeans 功能。但由于某些原因，它会产生那些必须在最后出现的质心。那就是我定义的开始：

start   <- matrix(c(3,5,6,2,8,3), 3, byrow = TRUE)
cluster <- kmeans(df,centers = start, iter.max = 1) # one iteration

kmeans 不允许我跟踪质心的运动。因此，我想通过使用 R 应用第 2 步和第 3 步来“手动”完成。

【问题讨论】：

我建议您将问题缩小到特定部分。
我希望这是具体的？！
好的，现在向我们展示您尝试过的内容以及出错的地方。
我希望这很清楚。不确定我是否必须指定它。

标签： r matrix cluster-analysis distance k-means

【解决方案1】：

您的主要问题似乎是如何计算数据矩阵与一组点（“中心”）之间的距离。

为此，您可以编写一个函数，将数据矩阵和点集作为输入，并将数据矩阵中每一行（点）的距离返回到所有“中心”。

这是这样一个函数：

myEuclid <- function(points1, points2) {
    distanceMatrix <- matrix(NA, nrow=dim(points1)[1], ncol=dim(points2)[1])
    for(i in 1:nrow(points2)) {
        distanceMatrix[,i] <- sqrt(rowSums(t(t(points1)-points2[i,])^2))
    }
    distanceMatrix
}

points1 是以点为行、维度为列的数据矩阵。 points2 是中心矩阵（再次以行表示）。第一行代码只定义了答案矩阵（它的行数与数据矩阵中的行数一样多，列数与中心数一样多）。所以结果矩阵中的点i,j就是ith点到jth中心的距离。

然后 for 循环遍历所有中心。对于每个中心，它计算从每个点到当前中心的欧几里得距离并返回结果。这里的这条线：sqrt(rowSums(t(t(points1)-points2[i,])^2)) 是欧几里得距离。如果您对此有任何问题，请仔细检查并查找公式。（那里的转置主要是为了确保减法是按行进行的）。

现在你也可以实现k-means算法了：

myKmeans <- function(x, centers, distFun, nItter=10) {
    clusterHistory <- vector(nItter, mode="list")
    centerHistory <- vector(nItter, mode="list")

    for(i in 1:nItter) {
        distsToCenters <- distFun(x, centers)
        clusters <- apply(distsToCenters, 1, which.min)
        centers <- apply(x, 2, tapply, clusters, mean)
        # Saving history
        clusterHistory[[i]] <- clusters
        centerHistory[[i]] <- centers
    }

    list(clusters=clusterHistory, centers=centerHistory)
}

如您所见，它也是一个非常简单的函数 - 它需要数据矩阵、中心、距离函数（上面定义的函数）和想要的迭代次数。

通过为每个点分配最近的中心来定义集群。并且中心被更新为分配给该中心的点的平均值。这是一个基本的 k-means 算法）。

让我们试一试。定义一些随机点（在 2d 中，所以列数 = 2）

mat <- matrix(rnorm(100), ncol=2)

从该矩阵中指定 5 个随机点作为初始中心：

centers <- mat[sample(nrow(mat), 5),]

现在运行算法：

theResult <- myKmeans(mat, centers, myEuclid, 10)

这是第 10 次迭代中的中心：

theResult$centers[[10]]
        [,1]        [,2]
1 -0.1343239  1.27925285
2 -0.8004432 -0.77838017
3  0.1956119 -0.19193849
4  0.3886721 -1.80298698
5  1.3640693 -0.04091114

与实现的kmeans函数比较：

theResult2 <- kmeans(mat, centers, 10, algorithm="Forgy")

theResult2$centers
        [,1]        [,2]
1 -0.1343239  1.27925285
2 -0.8004432 -0.77838017
3  0.1956119 -0.19193849
4  0.3886721 -1.80298698
5  1.3640693 -0.04091114

工作正常。然而，我们的函数会跟踪迭代。我们可以像这样绘制前 4 次迭代的进度：

par(mfrow=c(2,2))
for(i in 1:4) {
    plot(mat, col=theResult$clusters[[i]], main=paste("itteration:", i), xlab="x", ylab="y")
    points(theResult$centers[[i]], cex=3, pch=19, col=1:nrow(theResult$centers[[i]]))
}

不错。

但是，这种简单的设计可以实现更多功能。例如，如果我们想使用另一种距离（不是欧几里得），我们可以使用任何将数据和中心作为输入的函数。这是一个相关距离：

myCor <- function(points1, points2) {
    return(1 - ((cor(t(points1), t(points2))+1)/2))
}

然后我们可以根据这些来做 Kmeans：

theResult <- myKmeans(mat, centers, myCor, 10)

4 次迭代的结果图片如下所示：

即使我们指定了 5 个集群 - 最后还剩下 2 个。这是因为对于 2 维，相关性可能具有值 - +1 或 -1。然后在寻找集群时，每个点都被分配到一个中心，即使它与多个中心的距离相同 - 选择第一个。

无论如何，这已经超出了范围。最重要的是，有许多可能的距离度量，一个简单的函数允许您使用任何您想要的距离并跟踪迭代的结果。

【讨论】：

你刚刚成功了。你向我解释了整个概念非常好，我希望我能给你更多的信任。

【解决方案2】：

修改了上面的距离矩阵函数（为点数添加了另一个循环），因为上面的函数只显示第一个点与所有簇的距离，而不是所有点，这就是问题所要寻找的：

myEuclid <- function(points1, points2) {
    distanceMatrix <- matrix(NA, nrow=dim(points1)[1], ncol=dim(points2)[1])
    for(i in 1:nrow(points2)) {
        for (j in c(1:dim(t(points1))[2])) {
            
        distanceMatrix[j,i] <- sqrt(rowSums(t(t(points1)[,j]-t(points2[i,]))^2))
            }
    }
    distanceMatrix
}

如果这工作正常，请告诉我！

【讨论】：