clusterer.h

   1 /*
   2  *  clueless-kmean is a variant of k-mean which enforces balanced
   3  *  distribution of classes in every cluster
   4  *
   5  *  Copyright (c) 2013 Idiap Research Institute, http://www.idiap.ch/
   6  *  Written by Francois Fleuret <francois.fleuret@idiap.ch>
   7  *
   8  *  This file is part of clueless-kmean.
   9  *
  10  *  clueless-kmean is free software: you can redistribute it and/or
  11  *  modify it under the terms of the GNU General Public License
  12  *  version 3 as published by the Free Software Foundation.
  13  *
  14  *  clueless-kmean is distributed in the hope that it will be useful,
  15  *  but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
  16  *  MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the GNU
  17  *  General Public License for more details.
  18  *
  19  *  You should have received a copy of the GNU General Public License
  20  *  along with selector.  If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.
  21  *
  22  */
  23
  24 #ifndef CLUSTERER_H
  25 #define CLUSTERER_H
  26
  27 #include "misc.h"
  28 #include "arrays.h"
  29
  30 class Clusterer {
  31 public:
  32
  33   enum {
  34     STANDARD_ASSOCIATION,
  35     STANDARD_LP_ASSOCIATION,
  36     UNINFORMATIVE_LP_ASSOCIATION
  37   };
  38
  39   const static int max_nb_iterations = 10;
  40   const static scalar_t min_iteration_improvement = 0.999;
  41
  42   int _nb_clusters;
  43   int _dim;
  44   scalar_t **_cluster_means, **_cluster_var;
  45
  46   scalar_t distance_to_centroid(scalar_t *x, int k);
  47
  48   void initialize_clusters(int nb_points, scalar_t **points);
  49
  50   // Standard hard k-mean association
  51
  52   scalar_t baseline_cluster_association(int nb_points, scalar_t **points,
  53                                         int nb_classes, int *labels,
  54                                         scalar_t **gamma);
  55
  56   // Standard k-mean association implemented as an LP optimization
  57
  58   scalar_t baseline_lp_cluster_association(int nb_points, scalar_t **points,
  59                                            int nb_classes, int *labels,
  60                                            scalar_t **gamma);
  61
  62   // Association under the constraint that each cluster gets the same
  63   // class proportions as the overall training set
  64
  65   scalar_t uninformative_lp_cluster_association(int nb_points, scalar_t **points,
  66                                                 int nb_classes, int *labels,
  67                                                 scalar_t **gamma);
  68
  69   void update_clusters(int nb_points, scalar_t **points, scalar_t **gamma);
  70
  71 public:
  72   Clusterer();
  73   ~Clusterer();
  74
  75   void train(int mode,
  76              int nb_clusters, int dim,
  77              int nb_points, scalar_t **points,
  78              int nb_classes, int *labels,
  79              // This last array returns for each sample to what
  80              // cluster it was associated. It can be null.
  81              int *cluster_associations);
  82
  83   int cluster(scalar_t *point);
  84 };
  85
  86 #endif