tglkmeans

tglkmeans- Kmeans ++ 알고리즘의 효율적인 구현

이 패키지는 kmeans ++ 알고리즘의 CPP 구현에 R 바인딩을 제공합니다.

설치

다음 명령을 사용하여 릴리스 버전의 tglkmeans를 설치할 수 있습니다.

install.packages( " tglkmeans " )

또는 다음을 사용하여 개발 버전을 설치하십시오.

 if ( ! require( " remotes " )) install.packages( " remotes " )
remotes :: install_github( " tanaylab/tglkmeans " )

기본 사용

library( tglkmeans )

SD는 0.3으로 1 ~ 5 정도의 5 개의 클러스터를 생성합니다.

 data <- rbind(
    matrix (rnorm( 100 , mean = 1 , sd = 0.3 ), ncol = 2 ),
    matrix (rnorm( 100 , mean = 2 , sd = 0.3 ), ncol = 2 ),
    matrix (rnorm( 100 , mean = 3 , sd = 0.3 ), ncol = 2 ),
    matrix (rnorm( 100 , mean = 4 , sd = 0.3 ), ncol = 2 ),
    matrix (rnorm( 100 , mean = 5 , sd = 0.3 ), ncol = 2 )
)
colnames( data ) <- c( " x " , " y " )
head( data )
# >              x         y
# > [1,] 0.9399229 0.8845469
# > [2,] 1.3150523 0.8857986
# > [3,] 1.0690177 1.1334614
# > [4,] 0.7128039 0.7431859
# > [5,] 0.4193698 1.1405633
# > [6,] 1.2876690 0.9883643

kmeans ++를 사용한 클러스터 :

 km <- TGL_kmeans( data , k = 5 , id_column = FALSE )
km
# > $cluster
# >   1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12  13  14  15  16  17  18  19  20 
# >   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1 
# >  21  22  23  24  25  26  27  28  29  30  31  32  33  34  35  36  37  38  39  40 
# >   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1 
# >  41  42  43  44  45  46  47  48  49  50  51  52  53  54  55  56  57  58  59  60 
# >   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   2   2   2   2   2   2   2   2   2   2 
# >  61  62  63  64  65  66  67  68  69  70  71  72  73  74  75  76  77  78  79  80 
# >   2   2   2   2   2   2   2   2   2   2   2   2   2   2   2   2   2   2   2   2 
# >  81  82  83  84  85  86  87  88  89  90  91  92  93  94  95  96  97  98  99 100 
# >   2   2   2   2   2   2   2   2   2   2   2   2   2   2   2   2   2   2   2   2 
# > 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 
# >   3   3   3   3   3   3   4   3   3   3   3   3   3   3   3   3   3   3   3   3 
# > 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 
# >   3   3   3   3   3   3   3   3   3   3   3   3   3   3   3   3   3   3   3   3 
# > 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 
# >   2   3   3   3   3   3   3   3   3   3   4   4   4   4   4   4   4   4   4   4 
# > 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 
# >   4   4   4   4   4   4   4   4   4   4   4   4   4   4   5   4   5   4   4   4 
# > 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 
# >   4   4   4   4   4   4   4   4   4   4   4   4   4   4   4   4   4   4   4   4 
# > 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 
# >   5   5   5   5   5   5   5   5   5   5   5   5   4   5   5   5   5   5   5   5 
# > 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 
# >   5   5   5   5   5   5   5   5   5   5   5   5   5   5   5   5   5   5   5   5 
# > 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 
# >   5   5   5   5   5   5   5   5   5   5 
# > 
# > $centers
# >             x        y
# > [1,] 1.015769 1.025221
# > [2,] 2.025743 2.022156
# > [3,] 2.985030 2.857020
# > [4,] 4.049870 3.921439
# > [5,] 4.998449 4.983747
# > 
# > $size
# >  1  2  3  4  5 
# > 50 51 48 50 51

결과를 표시하십시오.

plot( data , col = km $ cluster )
points( km $ centers , pch = 8 , cex = 2 )

삽화

사용 및 워크 플로우에 대해서는 패키지 비네팅을 참조하거나 사이트의 사용법 섹션을 참조하십시오.

browseVignettes( " usage " )

임의의 숫자 생성에 관한 메모

버전 0.4.0에서 패키지는 C ++ 11 랜덤 숫자 생성 기능 대신 r 난수 생성 기능을 사용합니다. 이로 인해 이전 버전과 다른 결과가 발생할 수 있습니다. 이전 버전과 동일한 결과를 얻으려면 TGL_kmeans 함수에서 use_cpp_random 인수를 TRUE 로 설정하십시오.