In JessicaSousa/speclusteR: Spectral Clustering Algorithms in R

knitr::opts_chunk$set(
  collapse = TRUE,
  comment = "#>"
)

Um dos algoritmos de clustering mais populares é o algoritmo k-means, que particiona iterativamente n observações em k clusters. Mas nem sempre o k-means retorna bons resultados, ele não não lida bem com formas não convexas, como é o caso do exemplo abaixo.

library(ggplot2)
set.seed(2018)
n <- 150
r <- rnorm(n, 5, .25)
theta <- runif(n, 0, 2 * pi)
c1 <- data.frame(x = rnorm(n), y = rnorm(n))
c2 <- data.frame(x = r * cos(theta), y = r * sin(theta))
points <- rbind(c1, c2)
km <- stats::kmeans(points, centers = 2)
cluster <- factor(km$cluster)
ggplot(points, aes(x = x, y = y, color = cluster)) +
geom_point()

Apesar de existirem dois grupos visualmente distintos, o k-means não lida bem com a clusterização. O algoritmo dos spectral clustering podem ser encontrados neste pdf.

Para usar o speclusteR para resolver esse exemplo basta:

# install.packages("devtools")
devtools::install_github("JessicaSousa/speclusteR")

Para aplicar o spectral clustering basta utilizar a função apply_spectral_clustering, onde k é o número de clusters e type o tipo do algoritmo.

1: Unnormalized spectral clustering
2: Normalized spectral clustering according to Shi and Malik (2000)
3: Normalized spectral clustering according to Ng, Jordan, and Weiss (2002)

pointsm <- data.matrix(points)
specc <- speclusteR::apply_spectral_clustering(pointsm, k = 2,  type = 3)
cluster <- factor(specc$cluster)
#plot
ggplot(points, aes(x = x, y = y, color = cluster)) +
geom_point()

Para outros exemplos, basta usar o data(spec_data) que contém uma lista contendo mais dois exemplos, abaixo há uma comparação entre kmeans aplicado diretamente sobre o dado e o resultado obtido com spectral.

require(gridExtra)

dados <- speclusteR::spec_data
espirais <- dados[['espirais']]

df <- as.data.frame(espirais)
names(df) <- c('x','y')

specc <- speclusteR::apply_spectral_clustering(espirais, k = 3,  type = 3)
km <- stats::kmeans(df, centers = 3)
cluster_spec <-  factor(specc$cluster)
cluster_kmeans <- factor(km$cluster)
#plot
plot1 <- ggplot(df, aes(x = x, y = y, color = cluster_spec)) +
         geom_point()
plot2 <- ggplot(df, aes(x = x, y = y, color = cluster_kmeans)) +
         geom_point()

grid.arrange(plot1, plot2, nrow=2)