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分类: LINUX

2012-11-20 22:31:15

    周末做了K-Means++聚类分析之NBA后卫分类,但是我不爽的一点是最后的结果不直观,需要我仔细研究数据,才能确定,我的分类效果对不对。当时就想做个可视化的图,对还是错,一目了然。

    matlab是一个可视化的工具,其实他更是一个编程的开发工具,他太厚重了,matlab2012a的安装包就5.4G 。。后来我找到了gnuplot。这个是我买的恶意软件分析诀窍与工具箱里面推荐的一个工具,我这两天试了试,工具很不错,功能很强大,是杀人越货,居家旅行之必备工具,呵呵。

    安装很简单:


  1. apt-get install gnuplot gnuplot-doc
    上面博文K-means++算法,我将NBA后卫分成了8类,我绘制了图,不是很直观,所以选择3类,重新绘制了图,就比较直观了。我将代码改动了一下,将不同类别的数据输出的不同的文件中去,中间结果就不显示了,这样的花,第一类球员的数据存在out0文件,第二类存放在out1文件。。。

   
  1. int output_result(struct player* players,int player_num,int cluster_num)
  2. {
  3.     int i ,j;
  4.     char cmd[256] = {0};
  5.     struct player *p =players;
  6.     for(i =0 ; i< cluster_num;i++)
  7.     {
  8.         fprintf(stderr,"\nthe group %d\n",i);
  9.         for(j=0,p=players;j<player_num;j++,p++)
  10.         {
  11.             if(p->group == i)
  12.             {
  13.                 snprintf(cmd,256,"cat %s |sed -n \"%dp\" >>out%d",FILEPATH,j+1,i);
  14.                 system(cmd);
  15.                // fprintf(stderr,"%s\t",p->name);
  16.             }
  17.         }
  18.     }

  19.     fprintf(stderr,"\n");
  20. }

  1. root@manu:~/code/c/lin_rank# wc out*
  2. 55 220 2164 out0
  3. 23 92 899 out1
  4. 22 88 848 out2
  5. 100 400 3911 总用量
  6. root@manu:~/code/c/lin_rank#
可以看到,out0里面有55个球员,out1有23个球员。

    gnuplot的使用比较简单,就是终端上敲入gnuplot,就打开的这个工具。


  1. root@manu:~/code/c/lin_rank#
  2. root@manu:~/code/c/lin_rank# gnuplot

  3.     G N U P L O T
  4.     Version 4.4 patchlevel 3
  5.     last modified March 2011
  6.     System: Linux 3.2.0-29-generic-pae

  7.     Copyright (C) 1986-1993, 1998, 2004, 2007-2010
  8.     Thomas Williams, Colin Kelley and many others

  9.     gnuplot home: http://www.gnuplot.info
  10.     faq, bugs, etc: type "help seeking-assistance"
  11.     immediate help: type "help"
  12.     plot window: hit 'h'

  13. Terminal type set to 'wxt'
  14. gnuplot>
    在命令行执行这个命令会绘制图图像:
  1. splot "out0" using 2:3:4 pointtype 16 title "group 0",\
  2. "out1" using 2:3:4 pointtype 10 title "group 1",\
  3. "out2" using 2:3:4 pointtype 2 title "group 2"
    可是有个问题,和我们归一化篮板助攻得分是一样的问题,我们不告诉gnuplot,x轴-篮板 ,y轴-主攻,z轴-得分,的比例就会动态调整,这时候输出的结果很难分辨聚类的效果好不好,感兴趣的筒子可以自己try一下,不会怀孕的,呵呵。

    我的解决办法和归一化也是一样的,就是我告诉他这个比例:

  1. average[0] = 3.317520 average[1] = 3.990000 average[2] = 12.655000
    100个人篮板的平均值是3.3,助攻是3.99,得分是12.65。比例大概是5:6:18,我们设置:

  1. set xrange [0:10]
  2. set yrange [0:12]
  3. set zrange [0:36]
    这样在输入刚才输入的指令,就可以绘制出比较好的图片了。
   
    gnuplot还能导出png图片,指令如下:


  1. set term pngcairo size 1200,600
  2. set output "cluster.png"
  3. replot
  4. set output
  5. set term wxt
    这样我们就绘制出了图片,现在看看效果:

    分类效果看起来还不错,呵呵。我不满意的地方就是人工干预太多,如果能一条龙完全用代码或者脚本实现就好了。

    总之了,这个gnuplot的确是个好工具,很好使用,向大家推荐。

参考文献:
1 使用 gnuplot 科学作图 ,马欢前辈整理的pdf资料,非常好,十分感激前辈




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给主人留下些什么吧!~~

hbxm5882012-11-23 13:12:00

数据分析好强大的

Bean_lee2012-11-21 12:14:59

wjlkoorey258: gnuplot还是多强大的,当年用ns2做网络仿真时,这家伙在数据分析的呈现方面确实是一把好手。.....
呵呵你看样子你是搞通信的,我是搞信号的,当年都是和matlab纠缠不清

wjlkoorey2582012-11-21 12:13:29

gnuplot还是多强大的,当年用ns2做网络仿真时,这家伙在数据分析的呈现方面确实是一把好手。