inline void clustering (const unsigned int num_iteration = 10000) {
unsigned int iteration = 0;
while (!updateMembership () && iteration++ < num_iteration) {
computeCentroids2();
}
}
void Fuzzy::initKmeansPP () {
//
// k-means++の手法で初期化する場合
//
srand ((unsigned int) time (NULL));
std::vector<int> center_indexes (0);
std::vector<bool> already_selected_indexes (number_points_, false);
// random centroid initialization assign
int first_index = rand () % number_points_;
center_indexes.push_back (first_index);
already_selected_indexes[first_index] = true;
while (center_indexes.size () < number_clusters_) {
// すべてのデータ点に対して
// 最近傍の重心を見つけその距離を算出
std::vector<float> nearest_distances (number_points_, 0.0);
for (int p = 0; p < number_points_; ++p) {
// 既にcentroidsとして選択済みの場合は考えない
if (already_selected_indexes[p])
continue;
// pは各点のindexに対応
cv::Mat point = rows_.row (p);
std::vector<float> distances_from_centers (0);
// 全ての重心との距離を計算
for (int c = 0; c < center_indexes.size (); ++c) {
int center_index = center_indexes[c];
cv::Mat center = rows_.row (center_index);
float dist = calc_dist (point, center, kSoftCDistL2);
distances_from_centers.push_back (dist);
}
// 最近傍の重心を見つける
int nearest_center_index = center_indexes[0];
float min = distances_from_centers[0];
for (int c = 1; c < distances_from_centers.size (); ++c) {
float dist = distances_from_centers[c];
if (dist < min) {
min = dist;
nearest_center_index = center_indexes[c];
}
}
nearest_distances[p] = min;
}
assert (nearest_distances.size () == number_points_);
// 上記のうち距離が最長のものを重心に加える
float max = nearest_distances[0];
float max_index = 0;
for (int p = 1; p < nearest_distances.size (); ++p) {
float dist = nearest_distances[p];
if (dist > max) {
max = dist;
max_index = p;
}
}
// 重心として選択
center_indexes.push_back (max_index);
already_selected_indexes[max_index] = true;
}
// centroidsを上記の点にセットする
for (int j = 0; j < center_indexes.size (); ++j) {
// FIXME
// めっちゃworkaroundだが，完全一致だとupdate_membershipで
// 分母が0になってしまったときに問題が．．．
for (int d = 0; d < dimension_; ++d) {
centroids_.at<float> (j, d) = rows_.at<float> (center_indexes[j], d) + 0.001;
}
}
// membershipをアップデート
updateMembership ();
// 初期化からははみ出るが，ふたたびcenroids算出
computeCentroids2();
}
