Могу ли я использовать алгоритм K-средних в строке?

Я работаю над проектом python, где изучаю эволюцию структуры РНК (представленную как строка, например: "(((...)))", где скобки представляют собой базовые пары). Суть в том, что у меня есть идеальная структура и население, которое эволюционирует к идеальной структуре. Я реализовал все, но хотел бы добавить функцию, в которой я могу получить "количество ведер", т.е. K наиболее представительных структур в совокупности в каждом поколении.

Я думал об использовании алгоритма k-mean, но я не уверен, как его использовать со строками. Я нашел scipy.cluster.vq, но я не знаю, как использовать его в моем случае.

спасибо!

ОТВЕТЫ

Ответ 1

K-означает, что вопрос о типе задействованных данных не очень важен. Все, что вам нужно для выполнения K-средств - это способ измерения "расстояния" от одного элемента к другому. Он будет делать свою работу на основе расстояний, независимо от того, как это происходит, из базовых данных.

Тем не менее, я не использовал scipy.cluster.vq, поэтому я не уверен точно, как вы рассказываете ему о взаимоотношениях между элементами или о том, как вычислить расстояние от элемента A до элемента B.

Ответ 2

Одна из проблем, с которой вы столкнулись при использовании scipy.cluster.vq.kmeans, состоит в том, что для измерения близости используется евклидово расстояние. Чтобы ваша задача была решена с помощью кластеризации k-means, вам нужно было бы найти способ конвертировать ваши строки в числовые векторы и быть в состоянии оправдать использование евклидова расстояния в качестве разумной меры близости.

Это кажется... трудным. Возможно, вы ищете расстояние Левенштейна вместо?

Обратите внимание, что существуют варианты алгоритма K-средних, который может работать с метриками расстояния без евклидова (например, расстоянием Левенштейна). K-medoids (aka PAM), например, может применяться к данным с произвольной метрикой расстояния.

Например, используя Pycluster в реализации K-medoids и nltk в реализации расстояния Левенштейна,

import nltk.metrics.distance as distance
import Pycluster as PC

words = ['apple', 'Doppler', 'applaud', 'append', 'barker', 
         'baker', 'bismark', 'park', 'stake', 'steak', 'teak', 'sleek']

dist = [distance.edit_distance(words[i], words[j]) 
        for i in range(1, len(words))
        for j in range(0, i)]

labels, error, nfound = PC.kmedoids(dist, nclusters=3)
cluster = dict()
for word, label in zip(words, labels):
    cluster.setdefault(label, []).append(word)
for label, grp in cluster.items():
    print(grp)

дает результат вроде

['apple', 'Doppler', 'applaud', 'append']
['stake', 'steak', 'teak', 'sleek']
['barker', 'baker', 'bismark', 'park']

Ответ 3

K-означает только работу с эвклидовым расстоянием. Изменить расстояния, такие как Levenshtein, не даже подчиняться неравенству треугольника, могут подчиняться неравенству треугольника, но не являются евклидовыми. Для интересующих вас метрик вам лучше использовать другой алгоритм, например иерархическую кластеризацию: http://en.wikipedia.org/wiki/Hierarchical_clustering

В качестве альтернативы просто преобразуйте свой список РНК в взвешенный график, с весами Левенштейна по краям, а затем разложите его на минимальное остовное дерево. Наиболее связанные узлы этого дерева будут в некотором смысле "наиболее представительными".