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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.common import FuzzySet,Membership
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from pyFTS.partitioners import partitioner
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#import CMeans
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# S. T. Li, Y. C. Cheng, and S. Y. Lin, “A FCM-based deterministic forecasting model for fuzzy time series,”
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# Comput. Math. Appl., vol. 56, no. 12, pp. 3052–3063, Dec. 2008. DOI: 10.1016/j.camwa.2008.07.033.
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def fuzzy_distance(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 membership(val, vals):
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soma = 0
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for k in vals:
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if k == 0:
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k = 1
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soma = soma + (val / k) ** 2
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return soma
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def fuzzy_cmeans(k, dados, tam, m, deltadist=0.001):
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tam_dados = len(dados)
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# Inicializa as centróides escolhendo elementos aleatórios dos conjuntos
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centroides = [dados[rnd.randint(0, tam_dados-1)] for kk in range(0, k)]
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# Tabela de pertinência das instâncias aos grupos
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grupos = [[0 for kk in range(0, k)] for xx in range(0, tam_dados)]
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alteracaomedia = 1000
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m_exp = 1 / (m - 1)
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# para cada instância
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iteracoes = 0
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while iteracoes < 1000 and alteracaomedia > deltadist:
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alteracaomedia = 0
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# verifica a distância para cada centroide
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# Atualiza a pertinencia daquela instância para cada um dos grupos
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inst_count = 0
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for instancia in dados:
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dist_grupos = [0 for xx in range(0, k)]
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grupo_count = 0
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for grupo in centroides:
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dist_grupos[grupo_count] = fuzzy_distance(grupo, instancia)
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grupo_count = grupo_count + 1
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dist_grupos_total = functools.reduce(operator.add, [xk for xk in dist_grupos])
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for grp in range(0, k):
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if dist_grupos[grp] == 0:
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grupos[inst_count][grp] = 1
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else:
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grupos[inst_count][grp] = 1 / membership(dist_grupos[grp], dist_grupos)
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# grupos[inst_count][grp] = 1/(dist_grupos[grp] / dist_grupos_total)
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# grupos[inst_count][grp] = (1/(dist_grupos[grp]**2))**m_exp / (1/(dist_grupos_total**2))**m_exp
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inst_count = inst_count + 1
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# return centroides
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# atualiza cada centroide com base na Média de todos os padrões ponderados pelo grau de pertinência
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grupo_count = 0
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for grupo in centroides:
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if tam > 1:
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oldgrp = [xx for xx in grupo]
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for atr in range(0, tam):
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soma = functools.reduce(operator.add,
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[grupos[xk][grupo_count] * dados[xk][atr] for xk in range(0, tam_dados)])
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norm = functools.reduce(operator.add, [grupos[xk][grupo_count] for xk in range(0, tam_dados)])
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centroides[grupo_count][atr] = soma / norm
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else:
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oldgrp = grupo
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soma = functools.reduce(operator.add,
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[grupos[xk][grupo_count] * dados[xk] for xk in range(0, tam_dados)])
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norm = functools.reduce(operator.add, [grupos[xk][grupo_count] for xk in range(0, tam_dados)])
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centroides[grupo_count] = soma / norm
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alteracaomedia = alteracaomedia + fuzzy_distance(oldgrp, grupo)
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grupo_count = grupo_count + 1
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alteracaomedia = alteracaomedia / k
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iteracoes = iteracoes + 1
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return centroides
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class FCMPartitioner(partitioner.Partitioner):
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def __init__(self, data,npart,func = Membership.trimf, transformation=None):
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||
super(FCMPartitioner, self).__init__("FCM", data, npart, func=func, transformation=transformation)
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def build(self,data):
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sets = []
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centroides = fuzzy_cmeans(self.partitions, data, 1, 2)
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centroides.append(self.max)
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centroides.append(self.min)
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centroides = list(set(centroides))
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centroides.sort()
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for c in np.arange(1,len(centroides)-1):
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sets.append(FuzzySet.FuzzySet(self.prefix+str(c),Membership.trimf,[round(centroides[c-1],3), round(centroides[c],3), round(centroides[c+1],3)], round(centroides[c],3) ) )
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return sets |