def main():
datos=clusterInCluster(130)
datos=datos[:,range(0,2)]
[colores, grafo]=clusterJerarquico(singleLinkage,datos,2)
qApp = QtGui.QApplication(sys.argv)
aw = ApplicationWindow(colores,grafo)
aw.setWindowTitle("%s" % progname)
aw.show()
return qApp.exec_()
axes[i, j].plot(data[labels == 0,i],data[labels == 0,j], 'ro', ms=5)
axes[i, j].plot(data[labels == 1,i],data[labels == 1,j], 'bo', ms=5)
axes[i, j].plot(data[labels == 2,i],data[labels == 2,j], 'go', ms=5)
(fig, axes) = plt.subplots(nCols, nCols, figsize=(fig_size, fig_size));
fig.suptitle('Found')
for i in range(0, nCols):
for j in range(0, nCols):
if (i == j):
continue
axes[i, j].plot(data[clusters[0],i],data[clusters[0],j], 'ro', ms=5)
axes[i, j].plot(data[clusters[1],i],data[clusters[1],j], 'bo', ms=5)
axes[i, j].plot(data[clusters[2],i],data[clusters[2],j], 'go', ms=5)
else:
N = 100
data = np.array(clusterInCluster(N));
original_clusters = data[:,2]
data = data[:,0:2]
file_path = 'skin_points.csv'
df=pd.read_csv(file_path, sep=',',header=None)
#data = df.values[:, 0:2]
data = df.values
data = data[0:data.shape[0]:50,:].astype(np.float64)
clusters = functions[selected_func](data, k, euclidean_dist);
plt.plot(data[clusters[0],0],data[clusters[0],1], 'ro', ms=5)
plt.plot(data[clusters[1],0],data[clusters[1],1], 'bo', ms=5)
if k > 1:
plt.plot(data[clusters[2],0],data[clusters[2],1], 'go', ms=5)
Created on Mon Jul 6 06:27:33 2015 Asumo que fue llamado configurarPath antes en el entorno """ from clusterincluster import clusterInCluster from scipy.spatial.distance import pdist from scipy.cluster.hierarchy import linkage,dendrogram,fcluster from matplotlib.pyplot import plot,figure import matplotlib.pyplot as plt from scipy import indices import numpy datos = clusterInCluster() datos = datos[:,range(0,2)] #Calculo la matriz de distancias distancias = pdist(datos,metric='euclidean') #Tomo el metodo de single linkage dendro = linkage(distancias,method='single') #Ploteo el dendrograma dendrogram(dendro) #Utilizo el valor 1.5 para cortar el dendrograma clusters = fcluster(dendro,1,criterion='distance') #Obtengo los indices de os patrones pertenecientes a cada cluster indClus1 =numpy.where(clusters ==1) indClus2 =numpy.where(clusters ==2) #Los dibujo figure()
clus.remove(v2)
clus.append(clusNuevo)
return clus
def single_link_dist(clus_i, clus_j, datos):
#dmin= sys.maxint
dmin= sys.maxsize
for i in clus_i:
for j in clus_j:
d = norm(datos[i,:] - datos[j,:])
if (dmin > d):
dmin=d
return dmin
#datos = [[random.randint(0,100) for x in range(0,5)] for x in range(0,5)]
#datos = [[random.randint(0,100) for x in range(0,2)] for x in range(0,100)]
#datos = array(datos)
#print(datos)
datos = clusterInCluster(N=70);
clusters=datos[:,2]
datos=datos[:,0:2]
k = 2
clusters = single_linkage(datos, k)
pt.plot(datos[clusters[0],0],datos[clusters[0],1], 'r*', ms=10)
pt.plot(datos[clusters[1],0],datos[clusters[1],1], 'b*', ms=10)
