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dbscan clustering algorithm
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16
src/Phpml/Clustering/Clusterer.php
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16
src/Phpml/Clustering/Clusterer.php
Normal file
@ -0,0 +1,16 @@
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<?php
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declare(strict_types = 1);
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namespace Phpml\Clustering;
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interface Clusterer
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{
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/**
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* @param array $samples
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*
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* @return array
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*/
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public function cluster(array $samples);
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}
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103
src/Phpml/Clustering/DBSCAN.php
Normal file
103
src/Phpml/Clustering/DBSCAN.php
Normal file
@ -0,0 +1,103 @@
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<?php
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declare(strict_types = 1);
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namespace Phpml\Clustering;
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use Phpml\Math\Distance;
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class DBSCAN implements Clusterer
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{
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/**
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* @var float
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*/
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private $epsilon;
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/**
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|
* @var int
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*/
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private $minSamples;
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/**
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||||||
|
* @var Distance
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|
*/
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private $distanceMetric;
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/**
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|
* @param float $epsilon
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|
* @param int $minSamples
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*/
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public function __construct($epsilon = 0.5, $minSamples = 3)
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{
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$this->epsilon = $epsilon;
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$this->minSamples = $minSamples;
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$this->distanceMetric = new Distance\Euclidean();
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}
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/**
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* @param array $samples
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*
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* @return array
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*/
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public function cluster(array $samples)
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{
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$clusters = [];
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$visited = [];
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foreach($samples as $index => $sample) {
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if(isset($visited[$index])) {
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continue;
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}
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|
$visited[$index] = true;
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$regionSamples = $this->getSamplesInRegion($sample, $samples);
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if(count($regionSamples) >= $this->minSamples) {
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$clusters[] = $this->expandCluster($regionSamples, $visited);
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}
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}
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return $clusters;
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}
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/**
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* @param array $localSample
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* @param array $samples
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|
*
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* @return array
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*/
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private function getSamplesInRegion($localSample, $samples) {
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$region = [];
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foreach($samples as $index => $sample) {
|
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|
if($this->distanceMetric->distance($localSample, $sample) < $this->epsilon) {
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|
$region[$index] = $sample;
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}
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}
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|
return $region;
|
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|
}
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||||||
|
/**
|
||||||
|
* @param array $samples
|
||||||
|
* @param array $visited
|
||||||
|
*
|
||||||
|
* @return array
|
||||||
|
*/
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|
private function expandCluster($samples, &$visited) {
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|
$cluster = [];
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||||||
|
foreach($samples as $index => $sample) {
|
||||||
|
if(!isset($visited[$index])) {
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|
$visited[$index] = true;
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|
$regionSamples = $this->getSamplesInRegion($sample, $samples);
|
||||||
|
if(count($regionSamples) > $this->minSamples) {
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|
$cluster = array_merge($regionSamples, $cluster);
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}
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}
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|
$cluster[] = $sample;
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}
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|
return $cluster;
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|
}
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|
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|
}
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39
tests/Phpml/Clustering/DBSCANTest.php
Normal file
39
tests/Phpml/Clustering/DBSCANTest.php
Normal file
@ -0,0 +1,39 @@
|
|||||||
|
<?php
|
||||||
|
declare(strict_types = 1);
|
||||||
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|
namespace tests\Clustering;
|
||||||
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|
use Phpml\Clustering\DBSCAN;
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|
class DBSCANTest extends \PHPUnit_Framework_TestCase
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{
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|
public function testDBSCANSamplesClustering()
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{
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|
$samples = [[1, 1],[8, 7],[1, 2],[7, 8],[2, 1],[8, 9]];
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|
||||||
|
$clustered = [
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||||||
|
[[1, 1], [1, 2], [2, 1]],
|
||||||
|
[[8, 7], [7, 8], [8, 9]]
|
||||||
|
];
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|
$dbscan = new DBSCAN($epsilon = 2, $minSamples = 3);
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|
$this->assertEquals($clustered, $dbscan->cluster($samples));
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|
}
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|
public function testDBSCANSamplesInCircleClustering()
|
||||||
|
{
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||||||
|
$samples = [[1, 1],[6, 6],[1, -1],[5, 6],[-1, -1],[7, 8],[-1, 1],[7, 7]];
|
||||||
|
|
||||||
|
$clustered = [
|
||||||
|
[[1, 1],[1, -1],[-1, -1],[-1, 1]],
|
||||||
|
[[6, 6],[5, 6],[7, 8],[7, 7]]
|
||||||
|
];
|
||||||
|
|
||||||
|
$dbscan = new DBSCAN($epsilon = 3, $minSamples = 4);
|
||||||
|
|
||||||
|
$this->assertEquals($clustered, $dbscan->cluster($samples));
|
||||||
|
}
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||||||
|
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|
}
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