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HIPART : 계층 적 분열 클러스터링 도구 상자

이 저장소는 오픈 소스 기본 파이썬 라이브러리 인 Hipart 패키지를 제시하여 분열 된 계층 적 클러스터링 알고리즘의 효율적이고 해석 가능한 구현을 제공합니다. HIPART는 클러스터링 결과의 직접적인 개입을 허용하는 실행 단계의 조작을위한 대화식 시각화를 지원합니다. 이 패키지는 구현 된 클러스터링 방법론의 계산 효율에 초점을 맞추기 때문에 빅 데이터 애플리케이션에 매우 적합합니다. 사용 된 종속성은 파이썬 빌드 인 패키지이거나 안정적인 외부 패키지입니다. 이 소프트웨어는 MIT 라이센스에 따라 제공됩니다.

설치

패키지 설치의 경우 필요한 동작 및 요구 사항은 3.8보다 높은 Python 버전 및 다음 명령의 실행입니다.

pip install HiPart

간단한 예제 실행

예제 Bellow는 패키지 실행의 가장 간단한 형태입니다. 곧 6 개의 클러스터를 포함하는 합성 클러스터링 데이터 세트의 생성을 보여줍니다. 그 후 DEPDDP 알고리즘으로 클러스터링되며 클러스터 레이블 만 반환됩니다.

 from HiPart . clustering import DePDDP
from sklearn . datasets import make_blobs

X , y = make_blobs ( n_samples = 1500 , centers = 6 , random_state = 0 )

clustered_class = DePDDP ( max_clusters_number = 6 ). fit_predict ( X )

Hipart 패키지는 사용자가 다양한 알고리즘을 활용하도록 안내하는 포괄적 인 예제 제품군을 제공합니다. 이 예제는 저장소의 예제 디렉토리에 편리하게 위치합니다.

패키지의 기능에 대한 일반적인 이해를 위해 사용자는 Clustering_Example 파일을 참조 할 수 있습니다. 이 파일은 기초 가이드 역할을하여 패키지 알고리즘의 완전한 예를 제공합니다.

또한 Kernelpca 메소드를 통합하는 데 관심이있는 사람들의 경우 clustering_with_kpca_example 파일은 귀중한 리소스입니다. HIPART 패키지의 컨텍스트 내에서 kernelpca를 적용하는 방법에 대한 자세한 예를 제공합니다.

거리 행렬과 같은 유사성 또는 비 유사성 행렬을 통해 클러스터링의 중요성을 인식하여 HIPART 패키지에는 clustering_with_distance_matrix_example 파일이 포함됩니다. 이 특정 예제는 거리 매트릭스와 함께 DEPDDP 알고리즘의 사용을 보여 주며 실제 응용 시나리오를 제공합니다.

마지막으로, 패키지는 대화식 시각화 구성 요소를 특징으로하며, 이는 interactive_visualization_example 파일에서 예시됩니다. 이 예제는 대화식 시각화의 실행을 보여줄뿐만 아니라 시각화 GUI 탐색을위한 포괄적 인 지침을 제공합니다.

이러한 리소스는 Hipart 패키지 사용자가 기능과 응용 프로그램에 대한 다재다능하고 실용적인 이해를 보장합니다.

선적 서류 비치

패키지의 전체 문서는 여기에서 찾을 수 있습니다.

소환

 @article { Anagnostou2023HiPart ,
  title = { HiPart: Hierarchical Divisive Clustering Toolbox } ,
  author = { Panagiotis Anagnostou and Sotiris Tasoulis and Vassilis P. Plagianakos and Dimitris Tasoulis } ,
  year = { 2023 } ,
  journal = { Journal of Open Source Software } ,
  publisher = { The Open Journal } ,
  volume = { 8 } ,
  number = { 84 } ,
  pages = { 5024 } ,
  doi = { 10.21105/joss.05024 } ,
  url = { https://doi.org/10.21105/joss.05024 }
}