Usando o BIC para estimar o número de k em KMEANS


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No momento, estou tentando calcular o BIC para o meu conjunto de dados de brinquedos (ofc iris (:). Quero reproduzir os resultados conforme mostrado aqui (Fig. 5). Esse documento também é minha fonte para as fórmulas do BIC.

Eu tenho 2 problemas com isso:

  • Notação:
    • ni = número de elementos no clusteri
    • Ci = coordenadas centrais do clusteri
    • xj = pontos de dados atribuídos ao clusteri
    • m = número de clusters

1) A variação conforme definida na Eq. 2):

i=1nimj=1nixjCi2

Tanto quanto posso ver, é problemático e não está coberto que a variação possa ser negativa quando houver mais clusters m que elementos no cluster. Isso está correto?

2) Simplesmente não consigo fazer meu código funcionar para calcular o BIC correto. Espero que não haja erro, mas seria muito apreciado se alguém pudesse verificar. A equação completa pode ser encontrada na Eq. (5) no jornal. Estou usando o scikit learn para tudo agora (para justificar a palavra-chave: P).

from sklearn import cluster
from scipy.spatial import distance
import sklearn.datasets
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def compute_bic(kmeans,X):
    """
    Computes the BIC metric for a given clusters

    Parameters:
    -----------------------------------------
    kmeans:  List of clustering object from scikit learn

    X     :  multidimension np array of data points

    Returns:
    -----------------------------------------
    BIC value
    """
    # assign centers and labels
    centers = [kmeans.cluster_centers_]
    labels  = kmeans.labels_
    #number of clusters
    m = kmeans.n_clusters
    # size of the clusters
    n = np.bincount(labels)
    #size of data set
    N, d = X.shape

    #compute variance for all clusters beforehand
    cl_var = [(1.0 / (n[i] - m)) * sum(distance.cdist(X[np.where(labels == i)], [centers[0][i]], 'euclidean')**2)  for i in xrange(m)]

    const_term = 0.5 * m * np.log10(N)

    BIC = np.sum([n[i] * np.log10(n[i]) -
           n[i] * np.log10(N) -
         ((n[i] * d) / 2) * np.log10(2*np.pi) -
          (n[i] / 2) * np.log10(cl_var[i]) -
         ((n[i] - m) / 2) for i in xrange(m)]) - const_term

    return(BIC)



# IRIS DATA
iris = sklearn.datasets.load_iris()
X = iris.data[:, :4]  # extract only the features
#Xs = StandardScaler().fit_transform(X)
Y = iris.target

ks = range(1,10)

# run 9 times kmeans and save each result in the KMeans object
KMeans = [cluster.KMeans(n_clusters = i, init="k-means++").fit(X) for i in ks]

# now run for each cluster the BIC computation
BIC = [compute_bic(kmeansi,X) for kmeansi in KMeans]

plt.plot(ks,BIC,'r-o')
plt.title("iris data  (cluster vs BIC)")
plt.xlabel("# clusters")
plt.ylabel("# BIC")

Meus resultados para o BIC são assim:

O que nem chega perto do que eu esperava e também não faz sentido ... Olhei para as equações agora há algum tempo e não estou mais conseguindo localizar meu erro):


Você pode encontrar a computação do BIC para cluster aqui . É assim que o SPSS faz isso. Não necessariamente exatamente da mesma maneira que você mostra.
ttnphns

Obrigado ttnphns. Eu vi sua resposta antes. Mas isso não tem referência sobre como as etapas são derivadas e, portanto, não é o que eu estava procurando. Além disso, essa saída do SPSS ou qualquer que seja a sintaxe, não é muito legível. Obrigado mesmo assim. Devido à falta de interesse nessas perguntas, procurarei a referência e usarei outra estimativa para a variação.
Kam Sen

Sei que isso não responde à sua pergunta (por isso deixo como comentário), mas o pacote mclust R se encaixa em modelos de mistura finita (um método de agrupamento paramétrico) e otimiza automaticamente o número, forma, tamanho, orientação e heterogeneidade dos clusters. Entendo que você está usando o sklearn, mas só queria lançar isso lá fora.
Equilíbrio Brash

1
Brash, sklearn também tem GMM
eyaler 16/04/2015

@KamSen, você pode me ajudar aqui? : - stats.stackexchange.com/questions/342258/…
Pranay Wankhede

Respostas:


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Parece que você tem alguns erros em suas fórmulas, conforme determinado pela comparação com:

1

np.sum([n[i] * np.log(n[i]) -
               n[i] * np.log(N) -
             ((n[i] * d) / 2) * np.log(2*np.pi) -
              (n[i] / 2) * np.log(cl_var[i]) -
             ((n[i] - m) / 2) for i in range(m)]) - const_term

Aqui estão três erros no artigo: na quarta e na quinta linhas falta um fator de d, a última linha substitui m por 1. Deve ser:

np.sum([n[i] * np.log(n[i]) -
               n[i] * np.log(N) -
             ((n[i] * d) / 2) * np.log(2*np.pi*cl_var) -
             ((n[i] - 1) * d/ 2) for i in range(m)]) - const_term

2)

O const_term:

const_term = 0.5 * m * np.log(N)

deveria estar:

const_term = 0.5 * m * np.log(N) * (d+1)

3)

A fórmula de variação:

cl_var = [(1.0 / (n[i] - m)) * sum(distance.cdist(p[np.where(label_ == i)], [centers[0][i]], 'euclidean')**2)  for i in range(m)]

deve ser um escalar:

cl_var = (1.0 / (N - m) / d) * sum([sum(distance.cdist(p[np.where(labels == i)], [centers[0][i]], 'euclidean')**2) for i in range(m)])

4)

Use logs naturais, em vez dos logs base10.

5)

Finalmente, e mais importante, o BIC que você está computando tem um sinal inverso da definição regular. então você está procurando maximizar em vez de minimizar


1
MK(ϕ)2

@eyaler, você pode me corrigir aqui? : - stats.stackexchange.com/questions/342258/…
Pranay Wankhede

você pode vincular um artigo ou escrever isso em marcação matemática?
Donlan

Pl veja minha pergunta relacionada aqui: stats.stackexchange.com/questions/374002/…
rnso:

@ Seanny123 e eyaler, consulte a publicação stats.stackexchange.com/questions/374002/… da rnso. Esta fórmula está a dar cerca de 9 em grupos de íris de dados que deve ter 3 grupos
Bernardo Braga

11

Esta é basicamente a solução do eyaler, com algumas notas. Eu digitei se alguém quisesse copiar / colar rapidamente:

Notas:

  1. eyalers 4o comentário está incorreto np.log já é um log natural, não é necessária nenhuma alteração

  2. O quinto comentário de eyalers sobre inverso está correto. No código abaixo, você está procurando o MÁXIMO - lembre-se de que o exemplo tem números BIC negativos

O código é o seguinte (novamente, todo o crédito para o eyaler):

from sklearn import cluster
from scipy.spatial import distance
import sklearn.datasets
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import numpy as np

def compute_bic(kmeans,X):
    """
    Computes the BIC metric for a given clusters

    Parameters:
    -----------------------------------------
    kmeans:  List of clustering object from scikit learn

    X     :  multidimension np array of data points

    Returns:
    -----------------------------------------
    BIC value
    """
    # assign centers and labels
    centers = [kmeans.cluster_centers_]
    labels  = kmeans.labels_
    #number of clusters
    m = kmeans.n_clusters
    # size of the clusters
    n = np.bincount(labels)
    #size of data set
    N, d = X.shape

    #compute variance for all clusters beforehand
    cl_var = (1.0 / (N - m) / d) * sum([sum(distance.cdist(X[np.where(labels == i)], [centers[0][i]], 
             'euclidean')**2) for i in range(m)])

    const_term = 0.5 * m * np.log(N) * (d+1)

    BIC = np.sum([n[i] * np.log(n[i]) -
               n[i] * np.log(N) -
             ((n[i] * d) / 2) * np.log(2*np.pi*cl_var) -
             ((n[i] - 1) * d/ 2) for i in range(m)]) - const_term

    return(BIC)



# IRIS DATA
iris = sklearn.datasets.load_iris()
X = iris.data[:, :4]  # extract only the features
#Xs = StandardScaler().fit_transform(X)
Y = iris.target

ks = range(1,10)

# run 9 times kmeans and save each result in the KMeans object
KMeans = [cluster.KMeans(n_clusters = i, init="k-means++").fit(X) for i in ks]

# now run for each cluster the BIC computation
BIC = [compute_bic(kmeansi,X) for kmeansi in KMeans]

print BIC

Olhando para github.com/bobhancock/goxmeans/blob/master/doc/BIC_notes.pdf, você poderia explicar como essa fórmula BIC está otimizando para o MAXIMUM? Você poderia mostrar o mínimo e explicar o que ele faz na linguagem verbal? achando difícil de interpretar a fórmula
user305883 13/07/2018

Por favor, veja minha pergunta relacionada aqui: stats.stackexchange.com/questions/374002/…
rnso

1
parece haver um erro na fórmula. Alguém conseguiu consertar isso?
estigma
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