def __init__(self, vectores):
self.vect = vectores
self.clust = ut.generarLista(len(vectores))
i = 0
"Generamos la lista de clusters"
while i < len(vectores):
self.clust[i] = [i]
i += 1
print(len(vectores))
"El diccionario donde se guardaran las distancias y el estado de los clusters"
self.dist = {}
self.dist[0] = copy(self.clust)
"Se inicializa la lista donde se guardara el estado de cada iteracion"
self.iter = ut.generarLista(len(vectores))
self.iter[0] = copy(self.clust)
def inicializarCentroides(self):
centroides = ut.generarLista(len(self.clust))
i = 0
while i < len(self.clust):
centroide = ut.calcularCentro(self.clust[i], self.vect)
centroides[i] = centroide
i += 1
return centroides
def clustersIteracion(path, instancias, numclus):
iteraciones = ut.cargar(os.getcwd() + path)
clusters = iteraciones[len(instancias) - numclus]
centroides = ut.generarLista(len(clusters))
i = 0
while i < len(clusters):
centroide = ut.calcularCentro(clusters[i], instancias)
centroides[i] = centroide
i += 1
return centroides
def __init__(self, vectores):
self.vect = vectores
self.clust = {}
i = 0
while i < len(vectores):
self.clust[i + 1] = [i]
i += 1
self.dist = {}
self.dist[0] = copy(self.clust)
self.iter = ut.generarLista(len(vectores))
self.iter[0] = copy(self.clust)
def clusterDist(path, instancias, dist):
distancias = ut.cargar(path)
nivel = 0
for each in distancias.keys():
if each <= dist and each > nivel: nivel = each
clusters = distancias[nivel]
lista = ut.generarLista(len(instancias))
asig = ut.listaClusters(instancias, clusters, lista)
i = 0
while i < len(instancias):
guardarAsig(instancias[i], asig[i])
i += 1
def evaluar(self, path, instancias):
res = ut.cargar(path)
labels = ut.generarLista(len(instancias))
i = 0
parar = False
scoreMax = 0
hasta = len(res.keys()) * 0.9
for each in res.keys():
if i != 0 and i % 10 == 0 and i <= hasta and not parar:
agrup = res[each]
labels = ut.listaClusters(instancias, agrup, labels)
score = self.daviesBouldin(instancias, labels)
self.guardarScore(len(agrup.keys()), score)
if score > scoreMax: scoreMax = score
elif score < scoreMax:
parar = True
print(score)
i += 1
def evaluar(self, res, instancias):
labels = ut.generarLista(len(instancias))
i = 0
scoreMax = 99999999999
agrupF = 0
salto = math.ceil(len(res.keys()) * 0.01)
for each in res.keys():
"if i!=0 and i%10==0 and i <= hasta and not parar:"
if i != 0 and i % salto == 0 and i < len(res.keys()) - 1:
agrup = res[each]
labels = ut.listaClusters(instancias, agrup, labels)
score = self.daviesBouldin(instancias, labels)
self.guardarScore(len(agrup), score)
if score < scoreMax:
scoreMax = score
agrupF = len(agrup)
i += 1
string = ' La mejor agrupacion es con {} '.format(agrupF)
string += 'clusters con un score de {}'.format(round(scoreMax, 4))
print(string)
def __init__(self, num, m):
lista = ut.generarLista(num)
self.dist = [copy(lista) for i in range(num)]
self.coeficiente = m