我正在尝试使用VLFeat's kmeans implementation in C,但我很难理解它是如何运作的。
注意:我在C ++程序中使用C API,因此我在这里发布的任何代码都是C ++。此外,我正在使用Eigean标头库,因此这些Matrix数据类型来自这里。
示例和API中不清楚的事情是:
代码:
int numData = 1000;
int dims = 10;
// Use float data and the L1 distance for clustering
VlKMeans * kmeans = vl_kmeans_new (VL_TYPE_FLOAT, VlDistanceL1) ;
// Use Lloyd algorithm
vl_kmeans_set_algorithm (kmeans, VlKMeansLloyd) ;
// Initialize the cluster centers by randomly sampling the data
Matrix<float, 1000,10, RowMajor> data = buildData(numData, dims);
vl_kmeans_init_centers_with_rand_data (kmeans, data.data(), dims, numData, 5);
// Run at most 100 iterations of cluster refinement using Lloyd algorithm
vl_kmeans_set_max_num_iterations (kmeans, 100) ;
vl_kmeans_refine_centers (kmeans, &data, numData) ;
// Obtain the energy of the solution
energy = vl_kmeans_get_energy(kmeans) ;
// Obtain the cluster centers
centers = (double*)vl_kmeans_get_centers(kmeans);
cout << *centers << endl;
示例输出:center = 0.0376879(标量)
如何获得所有中心?我尝试使用数组存储中心,但它不接受该类型。
我也尝试了以下内容,假设我可能只是错误地访问了中心信息:
cout << centers[0]<< endl;
cout << centers[1]<< endl;
cout << centers[2]<< endl;
cout << centers[3]<< endl;
cout << centers[4]<< endl;
cout << centers[5]<< endl;
cout << centers[6]<< endl;
cout << centers[7]<< endl;
cout << centers[8]<< endl;
但是对于索引0-4(给定5个聚类中心),我应该只有非零值。我实际上期望为更高的指数抛出异常。如果这是正确的方法,有人可以向我解释这些其他值(指数5-8)来自哪些?
我确定还有其他令人困惑的部分,但我还没有解决它们,因为我一直被困在这两个非常重要的部分上(我的意思是什么是kmeans,如果你不能正确聚类到启动)。
提前感谢您的帮助!
答案 0 :(得分:2)
数据必须采用何种格式?
manual说:
所有算法都支持float
或double
数据,并且可以使用l1或l2距离进行群集。
您在创建kmeans句柄时指定,例如:
VlKMeans *kmeans = vl_kmeans_new(VL_TYPE_FLOAT, VlDistanceL2);
这个矩阵需要是列主要还是行主要?
必须在row major,即:data + dimension * i
是第i个中心。
如何实际访问群集中心信息?
vl_kmeans_get_centers
。例如,如果您使用float
- s:
/* no need to cast here since get centers returns a `void *` */
const float *centers = vl_kmeans_get_centers(kmeans);
(请参阅此answer有关演员表)
此数组的总大小(以字节为单位)为sizeof(float) * dimension * numCenters
。如果您想打印中心,可以这样做:
int i, j;
for (i = 0; i < numCenters; i++) {
printf("center # %d:\n", i);
for (j = 0; j < dimension; j++) {
printf(" coord[%d] = %f\n", j, centers[dimension * i + j]);
}
}