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2.4 KiB
Python
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import numpy as np
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import math
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import random as rnd
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import functools,operator
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from pyFTS import *
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def distancia(x,y):
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if isinstance(x, list):
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tmp = functools.reduce(operator.add, [(x[k] - y[k])**2 for k in range(0,len(x))])
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else:
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tmp = (x - y) ** 2
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return math.sqrt(tmp)
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def c_means(k, dados, tam):
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# Inicializa as centróides escolhendo elementos aleatórios dos conjuntos
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centroides = [dados[rnd.randint(0, len(dados))] for kk in range(0, k)]
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grupos = [-1 for x in range(0, len(dados))]
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it_semmodificacao = 0
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# para cada instância
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iteracoes = 0
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while iteracoes < 1000 and it_semmodificacao < 10:
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inst_count = 0
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modificacao = False
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for instancia in dados:
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# verifica a distância para cada centroide
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grupo_count = 0
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dist = 10000
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grupotmp = grupos[inst_count]
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for grupo in centroides:
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tmp = distancia(instancia, grupo)
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if tmp < dist:
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dist = tmp
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# associa a a centroide de menor distância à instância
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grupos[inst_count] = grupo_count
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grupo_count = grupo_count + 1
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if grupotmp != grupos[inst_count]:
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modificacao = True
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inst_count = inst_count + 1
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if not modificacao:
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it_semmodificacao = it_semmodificacao + 1
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else:
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it_semmodificacao = 0
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# atualiza cada centroide com base nos valores médios de todas as instâncias à ela associadas
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grupo_count = 0
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for grupo in centroides:
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total_inst = functools.reduce(operator.add, [1 for xx in grupos if xx == grupo_count], 0)
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if total_inst > 0:
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if tam > 1:
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for count in range(0, tam):
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soma = functools.reduce(operator.add,
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[dados[kk][count] for kk in range(0, len(dados)) if grupos[kk] == grupo_count])
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centroides[grupo_count][count] = soma / total_inst
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else:
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soma = functools.reduce(operator.add,
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[dados[kk] for kk in range(0, len(dados)) if grupos[kk] == grupo_count])
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centroides[grupo_count] = soma / total_inst
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grupo_count = grupo_count + 1
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iteracoes = iteracoes + 1
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return centroides
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