pyrcc 项目使用教程

pyrcc 项目使用教程

pyrcc Python implementation of Robust Continuous Clustering 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pyrcc

1. 项目目录结构及介绍

pyrcc/
├── img/
│   └── pendigits/
├── pyrcc/
│   └── rcc.py
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
└── demo.py

• img/: 包含示例数据集 pendigits 的图像文件。
• pyrcc/: 核心代码目录，包含 rcc.py 文件，实现了 Robust Continuous Clustering (RCC) 算法。
• .gitignore: Git 忽略文件配置。
• LICENSE: 项目许可证文件，采用 MIT 许可证。
• README.md: 项目说明文件，包含项目的基本介绍和使用方法。
• demo.py: 示例文件，展示了如何使用 RCC 算法进行聚类，并计算调整后的互信息 (AMI)。

2. 项目启动文件介绍

demo.py

demo.py 是项目的启动文件，展示了如何使用 rcc.py 中的 RCC 算法进行聚类。以下是 demo.py 的主要功能：

• 导入模块: 导入 rcc 模块和必要的库。
• 加载数据: 使用 pendigits 数据集进行示例。
• 预处理数据: 根据配置参数对数据进行预处理。
• 构建 KNN 图: 使用 KNN 算法构建互 KNN 图。
• 执行聚类: 调用 RCC 算法进行聚类。
• 评估结果: 计算并输出调整后的互信息 (AMI) 作为聚类效果的评估指标。

使用方法

python demo.py

运行上述命令后，demo.py 将加载 pendigits 数据集，执行 RCC 聚类算法，并输出聚类结果的 AMI 值。

3. 项目的配置文件介绍

rcc.py

rcc.py 是 RCC 算法的核心实现文件，其中包含多个配置参数，用于控制算法的执行方式。以下是主要的配置参数：

• k: (int) 默认值为 10。用于构建互 KNN 图的邻居数量。
• verbose: (bool) 默认值为 True。控制是否输出详细信息。
• preprocessing: (string) 默认值为 "none"。数据预处理方式，可选值包括 'scale', 'minmax', 'normalization', 'none'。
• measure: (string) 默认值为 "euclidean"。用于构建互 KNN 图的度量方式，可选值包括 'cosine' 和 'euclidean'。
• clustering_threshold: (float) 默认值为 1.0。控制聚类时点分配的激进程度。

配置示例

from pyrcc import RCC

# 初始化 RCC 对象并设置参数
rcc = RCC(k=15, verbose=True, preprocessing='scale', measure='cosine', clustering_threshold=1.2)

# 执行聚类
labels = rcc.fit_predict(data)

通过调整这些参数，可以优化 RCC 算法的性能和聚类效果。

pyrcc Python implementation of Robust Continuous Clustering 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pyrcc