La presentazione è in caricamento. Aspetta per favore

La presentazione è in caricamento. Aspetta per favore

ROCK A Robust Clustering Algorithm for Categorical Attributes Sudipto Guha, Rajeev Rastogi, Kyuseok Shim Sistemi Informativi per le Decisioni a.a. 2005/2006.

Presentazioni simili


Presentazione sul tema: "ROCK A Robust Clustering Algorithm for Categorical Attributes Sudipto Guha, Rajeev Rastogi, Kyuseok Shim Sistemi Informativi per le Decisioni a.a. 2005/2006."— Transcript della presentazione:

1 ROCK A Robust Clustering Algorithm for Categorical Attributes Sudipto Guha, Rajeev Rastogi, Kyuseok Shim Sistemi Informativi per le Decisioni a.a. 2005/2006 Prof. Marco Patella Presentazione di Sara Liparesi e Francesco Nonni

2 Sviluppato da Sudipto Guha, Rajeev Rastogi e Kyuseok Shim nel 1999 Algoritmo gerarchico agglomerativo Adatto allo studio dei dati categorici Basato su misure di similarità non metriche ROCK Clustering Algorithm RObust Clustering using linKs

3 Limiti degli algoritmi di clustering tradizionali Algoritmi gerarchici: Non sempre adatti a trattare attributi categorici La distanza fra i centroidi dei cluster, nel caso di attributi categorici, è una povera stima della similarità fra i clusters Ripple Effect Alcuni algoritmi usano delle misure di distanza diverse da quelle euclidee (es. Jaccard coefficient), ma si concentrano solo su due punti per volta ignorando il vicinato dei punti stessi (approccio locale) MARKETING Dati categorici ???? dati Algoritmi partizionanti: Non adatti ad attributi categorici

4 Concetti fondamentali Neighbors Links Criterion Function Goodness Measure

5 I vicini di un punto sono quei punti che possono essere considerati ragionevolmente simili ad esso: Neighbors Esempio: Market Basket Data Date due transazioni T 1, T 2 una possibile funzione di similarità è: Dove: sim è una generica funzione di similarità che indica la vicinanza tra coppie di punti; Θ è un valore di soglia.

6 Links Il concetto di links viene introdotto per definire il numero di vicini in comune fra una coppia di punti p i, p j. Tale numero viene espresso da link(p i,p j ). Questa proprietà permette all’algoritmo di individuare le coppie di punti che potenzialmente possono essere unite in un unico cluster. In generale, punti appartenenti a un singolo cluster avranno un grande numero di vicini in comune e conseguentemente un alto numero di links. Esempio

7 Links: esempio IDGenereRegistaAttore Disponibilità al noleggio Mr e Mrs Smith T1adrenalinaLimanPitt non disponibile TroyT2adrenalinaPetersenPittdisponibile La Storia Infinita T3 in famiglia PetersenGunndisponibile The Bourne Identity T4adrenalinaLimanDamondisponibile La Tempesta Perfetta T5adrenalinaPetersenClooneydisponibile Air Force One T6adrenalinaPetersenForddisponibile I Fratelli Grimm T7 in famiglia GilliamDamon non disponibile Fonte: Blockbuster.itsim(T1,T3)0sim(T2,T3)0,5sim(T3,T4)0,25sim(T4,T6)0,5sim(T1,T4)0,5sim(T2,T4)0,5sim(T3,T5)0,5sim(T4,T7)0,25 sim(T1,T5)0,25sim(T2,T5)0,75sim(T3,T6)0,5sim(T5,T6)0,75 sim(T1,T6)0,25sim(T2,T6)0,75sim(T3,T7)0,25sim(T5,T7)0 sim(T1,T7)0,25sim(T2,T7)0sim(T4,T5)0,5sim(T6,T7)0

8 Links: esempio (2) Ponendo θ=0,5 i vicini sono: T4T2 T6T5T4T3T1 T6T5T2 T6T5T2T1 T6T4T3T2 T5T4T3T2 T1 T2 T3 T4 T5 T6 Link(T3,T4)=3 Link(T1,T5)=2 …

9 Criterion Function Dove: k = n° di clusters, n i = n° di punti nel cluster C i (n i ) 1+2f(θ) è il numero atteso di links tra coppie di punti in Ci Obiettivo: Massimizzare il numero di links tra i punti appartenenti allo stesso cluster Minimizzare il numero di links tra punti appartenenti a cluster diversi

10 Goodness Measure La criterion function misura la bontà della soluzione trovata: il clustering migliore è quello che ha il più alto valore della funzione obiettivo. Ad ogni step è però necessaria una indicazione su quali sono i migliori 2 clusters da fondere. Per la coppia di cluster C i,C j si definisce la goodness measure g(Ci,Cj) Intuitivamente possiamo pensare di unire due cluster che hanno molti vicini in comune

11 Goodness Measure (2) E’ necessario anche un denominatore che rappresenti il numero atteso di cross-links fra clusters. Dove: (n i +n j ) 1+2f(θ) è il numero di links atteso tra coppie di punti nel cluster unione dei singoli cluster C i e C j e composto da n i +n j elementi.

12 ROCK Clustering Algorithm Le fasi principali di questo algoritmo sono: L’algoritmo ROCK non lavora su tutti i punti del data set, ma ne estrae un campione e esegue il clustering solo su di essi E’ necessario fornire a ROCK diversi parametri, tra cui il numero di clusters desiderati La nozione di links tra punti permette un approccio globale al problema del clustering I restanti punti sono inseriti nei clusters trovati da ROCK in un secondo momento

13 ROCK Clustering Algorithm (2) Dati di input: (k,S) 1.Viene richiamata la procedura compute-links(S)

14 Procedura compute-links Con questa procedura viene calcolato, per ogni coppia di punti, il numero di vicini in comune L’idea di base è che se considero un punto (A) e calcolo quali sono i suoi vicini (ad esempio B e C) allora ogni coppia di vicini (B e C in questo caso) avrà sicuramente un vicino in comune che è il punto stesso (A) La procedura deve essere ripetuta per ogni punto campionato e il contatore deve essere incrementato per ogni coppia di vicini

15 Procedura compute-links : esempio Ponendo θ=0,5 i vicini sono: T1 T4T2 T6T5T4T3T1T6T5T2 T3 T6T5T2T1 T6T4T3T2 T5T4T3T2 T4 T5 T6 Link(T2,T4)=1 Link(T1,T3)=1 Link(T1,T4)=1 Link(T1,T5)=1 Link(T1,T6)=1 Link(T3,T4)=1 Link(T3,T5)=1 Link(T3,T6)=1 Link(T4,T5)=1 Link(T4,T6)=1 Link(T5,T6)= 1 Link(T2,T5)=1 Link(T2,T6)= 1 2

16 ROCK Clustering Algorithm (2) Dati di input: (k,S) 4.Viene inoltre costruita una pila globale Q contenente tutti i clusters/punti ordinati in modo decrescente secondo la loro miglior goodness measure. 1.Viene richiamata la procedura compute-links(S) 2. For each-loop Per ogni valore campionato s viene costruita una pila locale q[s] contenente tutti i punti j con link[s,j]≠0, ordinati in maniera decrescente secondo la goodness measure rispetto a s.

17 ROCK Clustering Algorithm (3) 5. While-loop Mediante questo loop si effettua la vera e proprio operazione di clustering. Vengono identificati i clusters u e v come clusters che più si prestano a diventare un unico cluster. Viene creato un nuovo cluster w che contiene tutti i punti di u e v. Esempio

18 q[3] q[4] … Q u Q u 3 q[u] v v 1 Q w 1 U 3 Esempio: scelta dei miglior clusters da unire Q

19 ROCK Clustering Algorithm (4) 10. for each sub-loop E’ ora necessaria una fase in cui viene considerato il cluster unico w invece che i singoli clusters u e v. Tutti i clusters x che precedentemente avevano relazioni con i singoli clusters u o v devono ora prendere in considerazione il cluster unico w. 16. Infine viene aggiornato Q con il nuovo custer w in base alla sua miglior goodness measure (locale). Inoltre vengono deallocate le memorie che contenevano i local heap dei singoli cluster u e v.

20 Labeling dei dati Non tutti i punti del data set sono stati forniti in input a ROCK Sono stati generati dei cluster a partire da un sottoinsieme del data set Come assegnare i punti che sono sul disco ai clusters individuati? 1.Estraggo da ogni cluster i un frazione dei punti (L i ) 2.Per ogni punto p del data set letto da disco calcolo per ogni cluster i: 3.Il punto p è assegnato al cluster i dove la funzione precedentemente calcolata assume valore massimo

21 Complessità spaziale e temporale Nel caso peggiore la complessità temporale dell’algoritmo ROCK è: Dove: n è il numero di punti in input m m è il numero massimo di vicini m a è il numero medio di vicini La complessità spaziale è:

22 Risultati Sperimentali L’algoritmo ROCK è stato testato su diversi data set: Sono stati confrontati i risultati dell’algoritmo ROCK e di altri algoritmi di clustering gerarchico, applicati agli stessi data set.

23 Risultati Sperimentali


Scaricare ppt "ROCK A Robust Clustering Algorithm for Categorical Attributes Sudipto Guha, Rajeev Rastogi, Kyuseok Shim Sistemi Informativi per le Decisioni a.a. 2005/2006."

Presentazioni simili


Annunci Google