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2021-春《计算智能》第1次作业实验报告

张展鹏，20210240045

2021年5月29日

0. 数据解析

iris.dat混合了输入数据集和输出答案，我做了解析，分离了二者。

1. Fuzzy Clustering

请注意，因为输入数据被预先洗乱以及随机化方法被使用，所以中间结果存在少许波动。

错误率是稳定的。

1.1. 初始类中心*（随机生成）*

(5.825100, 3.009156, 3.810974, 1.190100)
(5.838064, 3.051959, 3.734742, 1.192877)
(5.831263, 3.114359, 3.669225, 1.190287)

1.2. 迭代数目*（随初始情形变化而变化）*

80

1.3. 样本聚类结果、类中心和错误率

因为我的输入是随机生成的，另外，样本数目高达150，所以不在这里详细列出了。

我打印了随机化输入的样本->聚类对应关系，请验证。

1.3.1. 打乱的样本聚类结果

上列随机化样本的聚类结果是：

0    2
1    0
2    1
3    1
4    1
..  ..
145  1
146  0
147  1
148  2
149  0

类标签不跟输入一一对应，只反映相对分类关系。可以结合rank_table验证。

1.3.2. 聚类中心

聚类结果的类中心如下：

(6.775011, 3.052382, 5.646782, 2.053547)
(5.888932, 2.761069, 4.363952, 1.397315)
(5.003966, 3.414089, 1.482816, 0.253546)

1.3.3. 错误率

16/150 = 10.67%

2. Spectral Clustering

谱聚类结果见下列输出。输入数据未被预先洗乱，结果是稳定的。

（中间结果请在implement-spectral-clustering分支运行源代码以获得）

错误率：

18/150 = 12.00%

附：主程序运行打印结果（中间结果存在少许波动）

$ python __main__.py
###### The shuffled input data frame is as follows: ######
       0    1    2    3
0    5.7  2.9  4.2  1.3
1    6.4  3.2  4.5  1.5
2    7.6  3.0  6.6  2.1
3    6.1  3.0  4.9  1.8
4    4.7  3.2  1.3  0.2
..   ...  ...  ...  ...
145  6.8  3.2  5.9  2.3
146  5.3  3.7  1.5  0.2
147  5.5  2.3  4.0  1.3
148  4.9  3.0  1.4  0.2
149  5.4  3.4  1.5  0.4

[150 rows x 4 columns]

##############################
###### Fuzzy Clustering ######
##############################

###### The randomly selected center points of the clusters are as follows: ######
          0         1         2         3
0  5.817118  3.120257  3.575593  1.113203
1  5.800192  3.059543  3.641463  1.161313
2  5.921869  3.023435  4.004425  1.312133

###### After 81 iteration(s), the clustering results are as follows: ######
     0
0    1
1    1
2    2
3    1
4    0
..  ..
145  2
146  0
147  1
148  0
149  0

[150 rows x 1 columns]

###### The center points of the clusters are as follows: ######
          0         1         2         3
0  5.003966  3.414089  1.482816  0.253546
1  5.888932  2.761069  4.363952  1.397315
2  6.775011  3.052382  5.646782  2.053547

###### The clustering accuracy of fuzzy clustering is: ######
134/150 == 0.8933333333333333

#################################
###### Spectral Clustering ######
#################################

###### The result of spectral clustering is as follows: ######
     0
0    0
1    0
2    0
3    0
4    0
..  ..
145  2
146  1
147  1
148  2
149  1

[150 rows x 1 columns]

###### The clustering accuracy of spectral clustering is: ######
132/150 == 0.88

https://blog.csdn.net/lyxleft/article/details/88964494

https://blog.csdn.net/zghydx1924/article/details/89436940

2021年5月29日