“Fidelius示例教程”的版本间差异
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您可以通过本页面了解如何在 Fidelius 中运行一个示例程序。 | |||
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基于 Iris 数据集的 K-Means 聚类是机器学习中一个非常经典的学习示例，这里我们介绍一下如何在 Fidelius 中实现这个例子。 | |||
== Iris 鸢尾花数据集 == | |||
Iris 鸢尾花数据集内包含 3 类鸢尾花，分别为山鸢尾（Iris-setosa）、变色鸢尾（Iris-versicolor）和维吉尼亚鸢尾（Iris-virginica），共 150 条记录，每类各 50 个数据，每条记录都有 4 项特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度。 | |||
*sepallength：萼片长度 | |||
*sepalwidth：萼片宽度 | |||
*petallength：花瓣长度 | |||
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以上四个特征的单位都是厘米（cm） | |||
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Iris数据集部分展示如下： | |||
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! !! sepal_length !! sepal_width !! petal_length !! petal_width !! species | |||
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| 0 || 5.1 || 3.5 || 1.4 || 0.2 || Iris-setosa | |||
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| 1 || 4.9 || 3.0 || 1.4 || 0.2 || Iris-setosa | |||
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| 2 || 4.7 || 3.2 || 1.3 || 0.2 || Iris-setosa | |||
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| 3 || 4.6 || 3.1 || 1.5 || 0.2 || Iris-setosa | |||
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| 4 || 5.0 || 3.6 || 1.4 || 0.2 || Iris-setosa | |||
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| 5 || 5.4 || 3.9 || 1.7 || 0.4 || Iris-setosa | |||
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| 6 || 4.6 || 3.4 || 1.4 || 0.3 || Iris-setosa | |||
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| 7 || 5.0 || 3.4 || 1.5 || 0.2 || Iris-setosa | |||
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| 8 || 4.4 || 2.9 || 1.4 || 0.2 || Iris-setosa | |||
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| 9 || 4.9 || 3.1 || 1.5 || 0.1 || Iris-setosa | |||
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== K-Means 聚类算法 == | |||
K 均值聚类(K-Means)是最著名的划分聚类算法，简洁和高效使得他成为所有聚类算法中最广泛使用的。其认为两个目标的距离越近，其相似度越大。 | |||
算法步骤： | |||
# 选择初始化的 k 个样本作为初始聚类中心 a = a<sub>1</sub>, a<sub>2</sub>, ... a<sub>k</sub>; | |||
# 针对数据集中每个样本 x<sub>i</sub> 计算它 k 个聚类中心的距离并将其分到距离最小的聚类中心所对应的类中； | |||
# 针对每个类别 a<sub>j</sub>，重新计算它的聚类中心，即属于该类的所有样本的质心； | |||
# 重复上面 2 3 两步操作，直到达到某个中止条件（迭代次数、最小误差变化等）。 | |||
K-Means算法通常使⽤肘部法则来选择 K 值。肘部法则考察聚类后全体样本的误差平⽅和 SSE，将 SSE 随 K 值的变化由快速下降转变为缓慢变化的拐点处的 K 值，作为最佳聚类簇数。 | |||
肘部法则选择 K 值的依据：随着聚类数 K 的增⼤，样本划分会更加精细，每个簇的聚合程度会逐渐提⾼，那么误差平⽅和 SSE ⾃然会逐渐变⼩。且当 K ⼩于真实聚类数时，K 的增⼤会⼤幅增加每个簇的聚合程度，故 SSE 的下降幅度会很⼤；当 K 达到真实聚类数时，再增加 K 所得到的聚合程度，回报就会迅速变⼩，所以 SSE 的下降幅度会骤减，然后随着K值的继续增⼤⽽趋于平缓。也就是说 SSE 与 K 之间的关系就像⼿肘的形状，这个肘部对应的K值就是数据的真实聚类数。 | |||
使⽤K-Means对数据集iris进⾏聚类分析：加载iris数据集，按照4个特征，使⽤肘部法则确定最佳的K值，然后使⽤KMeans类进⾏聚类，最后可视化聚类结果。 | |||
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== 在 Fidelius 中运行 K-Means == | |||
0. 确保Fidelius已经安装完成，可通过源码方式安装，或APT的方式安装，安装教程可参考[https://doc-dianshu.yeez.tech/index.php?title=Fidelius%E9%83%A8%E7%BD%B2%E6%95%99%E7%A8%8B#%E5%AE%89%E8%A3%85_Fidelius 安装Fidelius] | |||
1. 下载示例代码 | |||
$ git clone https://github.com/YeeZTech/YPC-algo-example.git | |||
2. 编译示例代码 | |||
$ cd YPC-algo-example && mkdir -p build && cd build | |||
$ cmake -DCMAKE_PREFIX_PATH=$YPC_INSTALL_DIR/lib/cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=RelWithDebInfo .. | |||
$ make -j8 | |||
注意: $YPC_INSTALL_DIR 为 Fidelius 的安装路径，例如通过APT的方式安装后，其默认路径为 /opt/ypc | |||
3. 运行示例代码 | |||
$ cd YPC-algo-example/integrate | |||
$ python3 test_iris.py | |||
2023年3月24日 (五) 03:22的最新版本
您可以通过本页面了解如何在 Fidelius 中运行一个示例程序。
基于 Iris 数据集的 K-Means 聚类算法
基于 Iris 数据集的 K-Means 聚类是机器学习中一个非常经典的学习示例，这里我们介绍一下如何在 Fidelius 中实现这个例子。
Iris 鸢尾花数据集
Iris 鸢尾花数据集内包含 3 类鸢尾花，分别为山鸢尾（Iris-setosa）、变色鸢尾（Iris-versicolor）和维吉尼亚鸢尾（Iris-virginica），共 150 条记录，每类各 50 个数据，每条记录都有 4 项特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度。
- sepallength：萼片长度
- sepalwidth：萼片宽度
- petallength：花瓣长度
- petalwidth：花瓣宽度
以上四个特征的单位都是厘米（cm）
Iris数据集部分展示如下：
| sepal_length | sepal_width | petal_length | petal_width | species | |
|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 5.1 | 3.5 | 1.4 | 0.2 | Iris-setosa |
| 1 | 4.9 | 3.0 | 1.4 | 0.2 | Iris-setosa |
| 2 | 4.7 | 3.2 | 1.3 | 0.2 | Iris-setosa |
| 3 | 4.6 | 3.1 | 1.5 | 0.2 | Iris-setosa |
| 4 | 5.0 | 3.6 | 1.4 | 0.2 | Iris-setosa |
| 5 | 5.4 | 3.9 | 1.7 | 0.4 | Iris-setosa |
| 6 | 4.6 | 3.4 | 1.4 | 0.3 | Iris-setosa |
| 7 | 5.0 | 3.4 | 1.5 | 0.2 | Iris-setosa |
| 8 | 4.4 | 2.9 | 1.4 | 0.2 | Iris-setosa |
| 9 | 4.9 | 3.1 | 1.5 | 0.1 | Iris-setosa |
K-Means 聚类算法
K 均值聚类(K-Means)是最著名的划分聚类算法，简洁和高效使得他成为所有聚类算法中最广泛使用的。其认为两个目标的距离越近，其相似度越大。
算法步骤：
- 选择初始化的 k 个样本作为初始聚类中心 a = a1, a2, ... ak;
- 针对数据集中每个样本 xi 计算它 k 个聚类中心的距离并将其分到距离最小的聚类中心所对应的类中；
- 针对每个类别 aj，重新计算它的聚类中心，即属于该类的所有样本的质心；
- 重复上面 2 3 两步操作，直到达到某个中止条件（迭代次数、最小误差变化等）。
K-Means算法通常使⽤肘部法则来选择 K 值。肘部法则考察聚类后全体样本的误差平⽅和 SSE，将 SSE 随 K 值的变化由快速下降转变为缓慢变化的拐点处的 K 值，作为最佳聚类簇数。
肘部法则选择 K 值的依据：随着聚类数 K 的增⼤，样本划分会更加精细，每个簇的聚合程度会逐渐提⾼，那么误差平⽅和 SSE ⾃然会逐渐变⼩。且当 K ⼩于真实聚类数时，K 的增⼤会⼤幅增加每个簇的聚合程度，故 SSE 的下降幅度会很⼤；当 K 达到真实聚类数时，再增加 K 所得到的聚合程度，回报就会迅速变⼩，所以 SSE 的下降幅度会骤减，然后随着K值的继续增⼤⽽趋于平缓。也就是说 SSE 与 K 之间的关系就像⼿肘的形状，这个肘部对应的K值就是数据的真实聚类数。
使⽤K-Means对数据集iris进⾏聚类分析：加载iris数据集，按照4个特征，使⽤肘部法则确定最佳的K值，然后使⽤KMeans类进⾏聚类，最后可视化聚类结果。
在 Fidelius 中运行 K-Means
0. 确保Fidelius已经安装完成，可通过源码方式安装，或APT的方式安装，安装教程可参考安装Fidelius
1. 下载示例代码
$ git clone https://github.com/YeeZTech/YPC-algo-example.git
2. 编译示例代码
$ cd YPC-algo-example && mkdir -p build && cd build $ cmake -DCMAKE_PREFIX_PATH=$YPC_INSTALL_DIR/lib/cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=RelWithDebInfo .. $ make -j8
注意: $YPC_INSTALL_DIR 为 Fidelius 的安装路径，例如通过APT的方式安装后，其默认路径为 /opt/ypc
3. 运行示例代码
$ cd YPC-algo-example/integrate $ python3 test_iris.py