Bagaimana untuk menulis algoritma pengelompokan kabur menggunakan PHP

Cara menulis algoritma pengelompokan kabur menggunakan PHP

Pengenalan:
Apabila jumlah dan dimensi data semakin meningkat, algoritma pengelompokan tradisional mungkin menunjukkan hasil yang buruk dalam beberapa senario. Algoritma pengelompokan kabur memperkenalkan konsep darjah kabur supaya titik data mempunyai darjah keahlian kabur antara pusat kelompok yang berbeza. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan PHP untuk menulis algoritma pengelompokan kabur mudah dan memberikan contoh kod.

1. Pengenalan kepada Prinsip Pengelompokan Kabur
Matlamat algoritma pengelompokan kabur adalah untuk membahagikan set data kepada beberapa kelompok dengan darjah keahlian kabur yang tinggi. Berbeza daripada algoritma pengelompokan keras tradisional, setiap titik data dalam algoritma pengelompokan kabur boleh tergolong dalam berbilang kelompok pada masa yang sama. Dengan mengemas kini secara berulang darjah keahlian dan pusat kluster bagi setiap titik data, hasil kluster yang lebih stabil akhirnya diperoleh.

Idea asas algoritma pengelompokan kabur boleh diringkaskan ke dalam langkah berikut:

1. Mulakan pusat kelompok: pilih secara rawak beberapa titik data sebagai pusat kelompok awal.
2. Kira keahlian: Kira keahlian setiap titik data untuk setiap pusat kluster, secara amnya menggunakan jarak Euclidean atau ukuran persamaan lain.
3. Kemas kini pusat kluster: Kemas kini lokasi pusat kluster berdasarkan tahap keahlian setiap titik data.
4. Ulang langkah 2 dan 3 sehingga kedudukan pusat kluster tidak lagi berubah dengan ketara, atau sehingga bilangan lelaran yang telah ditetapkan tercapai.

2. Pelaksanaan algoritma pengelompokan kabur dalam PHP
Berikut ialah contoh algoritma pengelompokan kabur ringkas yang ditulis dalam bahasa PHP:

/**
* 模糊聚类算法实现
* @param array $data 数据集
* @param int $k 聚类数目
* @param int $maxIter 最大迭代次数
* @param float $epsilon 聚类中心变化的阈值
* @return array 聚类结果
*/
function fuzzyClustering($data, $k, $maxIter, $epsilon) {
    $n = count($data);// 数据点个数
    $dim = count($data[0]);// 数据维度

    // 初始化聚类中心
    $centers = [];
    for ($i = 0; $i < $k; $i++) {
        $centers[$i] = [];
        for ($j = 0; $j < $dim; $j++) {
            $centers[$i][$j] = rand();// 使用随机值作为初始聚类中心
        }
    }

    // 迭代更新聚类中心
    $iter = 0;
    while ($iter < $maxIter) {
        $newCenters = $centers;

        // 计算每个点对聚类中心的模糊隶属度
        $membership = [];
        for ($i = 0; $i < $n; $i++) {
            $total = 0;
            for ($j = 0; $j < $k; $j++) {
                $distance = euclideanDistance($data[$i], $centers[$j]);
                $membership[$i][$j] = 1 / pow($distance, 2);
                $total += $membership[$i][$j];
            }
            // 归一化隶属度
            for ($j = 0; $j < $k; $j++) {
                $membership[$i][$j] /= $total;
            }
        }

        // 更新聚类中心
        for ($j = 0; $j < $k; $j++) {
            for ($d = 0; $d < $dim; $d++) {
                $sum = 0;
                $total = 0;
                for ($i = 0; $i < $n; $i++) {
                    $sum += $membership[$i][$j] * $data[$i][$d];
                    $total += $membership[$i][$j];
                }
                $newCenters[$j][$d] = $sum / $total;
            }
        }

        // 判断聚类中心是否变化
        $centerChanged = false;
        for ($j = 0; $j < $k; $j++) {
            for ($d = 0; $d < $dim; $d++) {
                if (abs($centers[$j][$d] - $newCenters[$j][$d]) > $epsilon) {
                    $centerChanged = true;
                    break;
                }
            }
        }
        if (!$centerChanged) {
            break;
        }

        $centers = $newCenters;
        $iter++;
    }

    // 根据最终的隶属度将数据点进行聚类
    $clusters = [];
    for ($i = 0; $i < $n; $i++) {
        $maxMembership = -1;
        $bestCluster = -1;
        for ($j = 0; $j < $k; $j++) {
            if ($membership[$i][$j] > $maxMembership) {
                $maxMembership = $membership[$i][$j];
                $bestCluster = $j;
            }
        }
        $clusters[$bestCluster][] = $data[$i];
    }

    return $clusters;
}

/**
* 计算欧氏距离
* @param array $a 数据点A
* @param array $b 数据点B
* @return float 欧氏距离
*/
function euclideanDistance($a, $b) {
    $sumSquare = 0;
    $dim = count($a);
    for ($i = 0; $i < $dim; $i++) {
        $sumSquare += pow($a[$i] - $b[$i], 2);
    }
    return sqrt($sumSquare);
}

// 示例用法
$data = [
    [1, 2, 3],
    [4, 5, 6],
    [7, 8, 9],
    [10, 11, 12],
    [13, 14, 15],
    [16, 17, 18]
];
$k = 2;
$maxIter = 100;
$epsilon = 0.0001;
$clusters = fuzzyClustering($data, $k, $maxIter, $epsilon);

// 输出聚类结果
foreach ($clusters as $cluster) {
    echo "Cluster: ";
    foreach ($cluster as $point) {
        echo implode(', ', $point) . ' ';
    }
    echo "
";
}

Di atas ialah kod pelaksanaan PHP bagi algoritma pengelompokan kabur mudah. Ambang untuk perubahan pusat kluster diwakili dengan memanggil fuzzyClustering函数，可以得到给定数据集上的模糊聚类结果。其中，data表示输入的数据集，k表示聚类数目，maxIter表示最大迭代次数，epsilon. Akhir sekali, dengan merentasi hasil pengelompokan, titik data boleh dikeluarkan mengikut hasil pengelompokan.

Kesimpulan:
Artikel ini memperkenalkan cara menggunakan PHP untuk menulis algoritma pengelompokan kabur dan memberikan contoh mudah. Algoritma pengelompokan kabur ialah alat yang berkesan untuk menangani set data yang kompleks Dengan memperkenalkan konsep kekaburan, hasil pengelompokan menjadi lebih fleksibel. Dalam aplikasi praktikal, algoritma boleh dilaraskan dan dioptimumkan mengikut keperluan khusus untuk meningkatkan ketepatan dan kecekapan hasil pengelompokan.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk menulis algoritma pengelompokan kabur menggunakan PHP. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!