Comment tracer la sortie des données du clustering?

J'ai essayé de regrouper un ensemble de données (un ensemble de marques) et j'ai obtenu 2 clusters. Je voudrais le représenter graphiquement. Un peu confus au sujet de la représentation, car je n'ai pas les coordonnées (x, y).

Recherche également la fonction MATLAB / Python pour le faire.

ÉDITER

Je pense que l'affichage des données rend la question plus claire. J'ai deux clusters que j'ai créés en utilisant le clustering kmeans en Python (sans utiliser scipy). Elles sont

class 1: a=[3222403552.0, 3222493472.0, 3222491808.0, 3222489152.0, 3222413632.0, 
3222394528.0, 3222414976.0, 3222522768.0, 3222403552.0, 3222498896.0, 3222541408.0, 
3222403552.0, 3222402816.0, 3222588192.0, 3222403552.0, 3222410272.0, 3222394560.0, 
3222402704.0, 3222298192.0, 3222409264.0, 3222414688.0, 3222522512.0, 3222404096.0, 
3222486720.0, 3222403968.0, 3222486368.0, 3222376320.0, 3222522896.0, 3222403552.0, 
3222374480.0, 3222491648.0, 3222543024.0, 3222376848.0, 3222403552.0, 3222591616.0, 
3222376944.0, 3222325568.0, 3222488864.0, 3222548416.0, 3222424176.0, 3222415024.0, 
3222403552.0, 3222407504.0, 3222489584.0, 3222407872.0, 3222402736.0, 3222402032.0, 
3222410208.0, 3222414816.0, 3222523024.0, 3222552656.0, 3222487168.0, 3222403728.0, 
3222319440.0, 3222375840.0, 3222325136.0, 3222311568.0, 3222491984.0, 3222542032.0, 
3222539984.0, 3222522256.0, 3222588336.0, 3222316784.0, 3222488304.0, 3222351360.0, 
3222545536.0, 3222323728.0, 3222413824.0, 3222415120.0, 3222403552.0, 3222514624.0, 
3222408000.0, 3222413856.0, 3222408640.0, 3222377072.0, 3222324304.0, 3222524016.0, 
3222324000.0, 3222489808.0, 3222403552.0, 3223571920.0, 3222522384.0, 3222319712.0, 
3222374512.0, 3222375456.0, 3222489968.0, 3222492752.0, 3222413920.0, 3222394448.0, 
3222403552.0, 3222403552.0, 3222540576.0, 3222407408.0, 3222415072.0, 3222388272.0, 
3222549264.0, 3222325280.0, 3222548208.0, 3222298608.0, 3222413760.0, 3222409408.0, 
3222542528.0, 3222473296.0, 3222428384.0, 3222413696.0, 3222486224.0, 3222361280.0, 
3222522640.0, 3222492080.0, 3222472144.0, 3222376560.0, 3222378736.0, 3222364544.0, 
3222407776.0, 3222359872.0, 3222492928.0, 3222440496.0, 3222499408.0, 3222450272.0, 
3222351904.0, 3222352480.0, 3222413952.0, 3222556416.0, 3222410304.0, 3222399984.0, 
3222494736.0, 3222388288.0, 3222403552.0, 3222323824.0, 3222523616.0, 3222394656.0, 
3222404672.0, 3222405984.0, 3222490432.0, 3222407296.0, 3222394720.0, 3222596624.0, 
3222597520.0, 3222598048.0, 3222403552.0, 3222403552.0, 3222403552.0, 3222324448.0, 
3222408976.0, 3222448160.0, 3222366320.0, 3222489344.0, 3222403552.0, 3222494480.0, 
3222382032.0, 3222450432.0, 3222352000.0, 3222352528.0, 3222414032.0, 3222728448.0, 
3222299456.0, 3222400016.0, 3222495056.0, 3222388848.0, 3222403552.0, 3222487568.0, 
3222523744.0, 3222394624.0, 3222408112.0, 3222406496.0, 3222405616.0, 3222592160.0, 
3222549360.0, 3222438560.0, 3222597024.0, 3222597616.0, 3222598128.0, 3222403552.0, 
3222403552.0, 3222403552.0, 3222499056.0, 3222408512.0, 3222402064.0, 3222368992.0, 
3222511376.0, 3222414624.0, 3222554816.0, 3222494608.0, 3222449792.0, 3222351952.0, 
3222352272.0, 3222394736.0, 3222311856.0, 3222414288.0, 3222402448.0, 3222401056.0, 
3222413568.0, 3222298848.0, 3222297184.0, 3222488000.0, 3222490528.0, 3222394688.0, 
3222408224.0, 3222406672.0, 3222404896.0, 3222443120.0, 3222403552.0, 3222596400.0, 
3222597120.0, 3222597712.0, 3222400896.0, 3222403552.0, 3222403552.0, 3222403552.0, 
3222299200.0, 3222321296.0, 3222364176.0, 3222602208.0, 3222513040.0, 3222414656.0, 
3222564864.0, 3222407904.0, 3222449984.0, 3222352096.0, 3222352432.0, 3222452832.0, 
3222368560.0, 3222414368.0, 3222399376.0, 3222298352.0, 3222573152.0, 3222438080.0, 
3222409168.0, 3222523488.0, 3222394592.0, 3222405136.0, 3222490624.0, 3222406928.0, 
3222407104.0, 3222442464.0, 3222403552.0, 3222596512.0, 3222597216.0, 3222597968.0, 
3222438208.0, 3222403552.0, 3222403552.0, 3222403552.0]

class 2: b=[3498543128.0, 3498542920.0, 3498543252.0, 3498543752.0, 3498544872.0, 
3498544528.0, 3498543024.0, 3498542548.0, 3498542232.0]

Je voudrais le tracer. J'ai essayé ce qui suit et j'ai obtenu le résultat suivant lorsque je trace aet b.

pylab.plot(a,'x')
pylab.plot(b,'o')
pylab.show()

puis-je obtenir une meilleure visualisation du clustering?

Habituellement, vous traceriez les valeurs d'origine dans un nuage de points (ou une matrice de nuages ​​de points si vous en avez plusieurs) et utilisiez la couleur pour montrer vos groupes.

Vous avez demandé une réponse en python, et vous effectuez en fait tout le clustering et le traçage avec scipy, numpy et matplotlib:

Commencez par faire quelques données

import numpy as np
from scipy import cluster
from matplotlib import pyplot

np.random.seed(123)
tests = np.reshape( np.random.uniform(0,100,60), (30,2) )
#tests[1:4]
#array([[ 22.68514536,  55.13147691],
#       [ 71.94689698,  42.31064601],
#       [ 98.07641984,  68.48297386]])

Combien de clusters?

C'est la chose difficile à propos de k-means, et il existe de nombreuses méthodes. Utilisons la méthode du coude

#plot variance for each value for 'k' between 1,10
initial = [cluster.vq.kmeans(tests,i) for i in range(1,10)]
pyplot.plot([var for (cent,var) in initial])
pyplot.show()

Attribuez vos observations aux classes et tracez-les

Je pense que l'indice 3 (c'est-à-dire 4 grappes) est aussi bon que tout

cent, var = initial[3]
#use vq() to get as assignment for each obs.
assignment,cdist = cluster.vq.vq(tests,cent)
pyplot.scatter(tests[:,0], tests[:,1], c=assignment)
pyplot.show()

Déterminez simplement où vous pouvez coller tout ce que vous avez déjà fait dans ce flux de travail (et j'espère que vos clusters sont un peu plus agréables que les clusters aléatoires!)

Essayez peut-être quelque chose comme Fastmap pour tracer votre ensemble de repères en utilisant leurs distances relatives.

(encore) rien d'intelligent n'a écrit Fastmap en python pour tracer des chaînes et pourrait être facilement mis à jour pour gérer les listes d'attributs si vous avez rédigé votre propre métrique de distance.

Voici une distance euclidienne standard que j'utilise qui prend deux listes d'attributs comme paramètres. Si vos listes ont une valeur de classe, ne l'utilisez pas dans le calcul de la distance.

def distance(vecone, vectwo, d=0.0):
    for i in range(len(vecone)):
        if isnumeric(vecone[i]):
            d = d + (vecone[i] - vectwo[i])**2
        elif vecone[i] is not vectwo[i]:
            d += 1.0
    return math.sqrt(d)

def isnumeric(s):
    try:
        float(s)
        return True
    except ValueError:
        return False

Je ne suis pas un expert en python, mais il est extrêmement utile de tracer les 2 premiers composants principaux les uns contre les autres sur les axes x, y.

Vous ne savez pas quels packages vous utilisez, mais voici un exemple de lien:

http://pyrorobotics.org/?page=PyroModuleAnalysis