Вопрос или проблема

def lcs_based_clustering(sequences, distance_threshold=0.1, max_cluster_size=10): # Порог расстояния представляет собой соотношение размера кластеров, которое я готов принять
    distance_matrix, seq_ids = create_distance_matrix(sequences)
    n = len(seq_ids)
    current_clusters = [{i} for i in range(n)]
    current_sequences = [sequences[seq_id] for seq_id in seq_ids]
    linkage_matrix = []

    cluster_sizes = [1] * n  # Инициализация размеров всех кластеров значением 1

    cluster_id = n  # Новые идентификаторы кластеров после оригинальных последовательностей
    while len(current_clusters) > 1:

        # Ближайшая пара кластеров
        min_distance = float('inf')
        min_i, min_j = -1, -1

        for i in range(len(current_clusters)):
            for j in range(i + 1, len(current_clusters)):
                distance = calculate_sequence_distance(current_sequences[i], current_sequences[j])
                if distance < min_distance:
                    min_distance = distance
                    min_i, min_j = i, j

        ratio = cluster_sizes[min_j] / cluster_sizes[min_i] if cluster_sizes[min_i] > cluster_sizes[min_j] else cluster_sizes[min_i] / cluster_sizes[min_j]

        # Объединение ближайших кластеров
        new_cluster = current_clusters[min_i].union(current_clusters[min_j])
        _, new_sequence = lcs(current_sequences[min_i], current_sequences[min_j])

        new_cluster_size = cluster_sizes[min_i] + cluster_sizes[min_j]

        cluster1_id = min(current_clusters[min_i])  # Минимум нужен только для получения первого элемента множества (он только один).
        cluster2_id = min(current_clusters[min_j])
        linkage_matrix.append([cluster1_id, cluster2_id, min_distance, new_cluster_size])

        # Создает новые списки, которые содержат все кластеры, которые не объединились на этом шаге, и новый.
        current_clusters = [cluster for k, cluster in enumerate(current_clusters) if k not in [min_i, min_j]]  # список всех кластеров, которые не объединились
        current_sequences = [seq for k, seq in enumerate(current_sequences) if k not in [min_i, min_j]]
        current_clusters.append(new_cluster)
        current_sequences.append(new_sequence)

        # Обновление идентификаторов кластеров и их размеров
        current_clusters[-1] = {cluster_id}  # Здесь мы обновляем последний элемент списка, который является новым кластером
        cluster_sizes = [size for k, size in enumerate(cluster_sizes) if k not in [min_i, min_j]]
        cluster_sizes.append(new_cluster_size)

        cluster_id += 1
    return np.array(linkage_matrix)
   ```

.

Ответ или решение

Эвристика для иерархической кластеризации с пользовательской функцией связи

Введение

В последние годы иерархическая кластеризация стала неотъемлемой частью анализа данных, особенно в контексте обработки последовательностей JSON. Одной из особенностей этой задачи является необходимость создания пользовательских функций связи, которые учитывают специфику данных и целевые характеристики кластеров. В данном ответе мы обсудим методы и эвристики для улучшения процесса кластеризации с использованием кастомной функции связи.

Проблематика

При работе с иерархической кластеризацией важно решать задачи, связанные с размером кластеров. В вашем случае возникла ситуация, при которой кластеры отличаются по размеру (например, один содержит 20 JSON-документов, а другой – 2). Основная проблема заключается в том, что необходимо обеспечить разумный процесс объединения кластеров, не позволяя при этом слиянию двух сильно несоразмерных по своему размеру кластеров.

Эвристики для повышения качества кластеризации

1. Сравнение размеров кластеров

Перед выполнением объединения кластеров, необходимо оценить размеры тех кластеров, которые собираются объединить. Вот базовая эвристика:

• Минимальное соотношение: Убедитесь, что размер меньшего кластера не меньше, чем заданный порог относительно большего кластера. Например, если размер меньшего кластера меньше 20% от размера большего, откажитесь от объединения.

if min(cluster_sizes[min_i], cluster_sizes[min_j]) < (0.2 * max(cluster_sizes[min_i], cluster_sizes[min_j])):
    continue  # Пропустите объединение

2. Порог близости

На основе дистанции между кластерами, можно внедрить дополнительный порог для дистанции, необходимый для выполнения объединения. Это может помочь избежать объединения кластеров на основе лишь разницы в размерах, но с большой дистанцией.

if min_distance > distance_threshold:
    continue  # Пропустите объединение при высоком расстоянии

3. Гибридная эвристика

Можно использовать комбинированный подход, где могут учитываться как размеры кластеров, так и расстояния. Например, можно определить, что если размеры кластеров приближаются к коэффициенту 20%, слияние возможно, но если расстояние превышает пороговые значения, объединение может быть отменено.

if (min_distance > distance_threshold) and \
   (min(cluster_sizes[min_i], cluster_sizes[min_j]) < (0.2 * max(cluster_sizes[min_i], cluster_sizes[min_j]))):
    continue  # Пропустить объединение по обоим критериям

4. Логирование и анализ

Ведение детального журнала о каждой итерации поможет анализировать результаты кластеризации. Запишите, какие кластеры были объединены, их размеры и расстояния – так можно будет в дальнейшем оттачивать эвристики.

linkage_matrix.append([cluster1_id, cluster2_id, min_distance, new_cluster_size, 'Отмена слияния'])

Заключение

Создание эффективной иерархической кластеризации с помощью пользовательской функции связи требует обращения внимания на параметры, такие как размеры кластеров и расстояния между ними. Внедрение упомянутых эвристик не только оптимизирует процесс слияния, но и поможет избежать нежелательных результатов в вашей кластеризации.

С учетом этих подходов, вы можете обеспечить более высокую точность и качество классификации JSON-секвенций, что открывает новые горизонты для анализа данных и получения полезной информации.