Chinaunix首页 | 论坛 | 博客

qizheguangqizheguang.blog.chinaunix.net

首页　| 　博文目录　| 　关于我

qizheguang

  • 博客访问： 593390
  • 博文数量： 136
  • 博客积分： 893
  • 博客等级： 中士
  • 技术积分： 1001
  • 用 户 组： 普通用户
  • 注册时间： 2012-03-31 09:18
个人简介

生命可以终止，梦想不会！

文章分类

全部博文（136）

文章存档

2016年（4）

2015年（2）

2014年（5）

2013年（7）

2012年（118）

我的朋友
最近访客
推荐博文
K-Means++算法之NBA后卫分类

分类：

2012-12-26 10:01:23

原文地址：K-Means++算法之NBA后卫分类 作者：Bean_lee

    coolshell有一篇讲K-Mean算法的博文，讲的非常好，研究生阶段学过这个算法。记得研究生阶段学过ISODATA算法，当时的家庭作业是这个算法的实现。K-Means比较简单，简单的讲，就是距离比较进的点，应该聚成一类。

   
    K-Means的算法如下（陈皓大牛总结的）：
  1. 随机在图中取K（这里K=2）个种子点。
  2. 然后对图中的所有点求到这K个种子点的距离，假如点Pi离种子点Si最近，那么Pi属于Si点群。（上图中，我们可以看到A,B属于上面的种子点，C,D,E属于下面中部的种子点）
  3. 接下来，我们要移动种子点到属于他的“点群”的中心。（见图上的第三步）
  4. 然后重复第2）和第3）步，直到，种子点没有移动（我们可以看到图中的第四步上面的种子点聚合了A,B,C，下面的种子点聚合了D，E）。

    K-Means算法有两个缺点：

    1 K 是指定的，给你一堆样本，其实是很难知道应该分成几类的，比如上图，明显是分成四类，但是如果K 取值5，那么结果肯定很蛋疼；

    2 种子点的选择是随机的，如果初始点的选择不同，最后的结果就可能不同。

    对于第二个缺点，有个K-Means++算法，可以解决，很有效的选择初始种子点。这个算法又称为Lloyd算法，算法步骤如下，也是陈皓总结的：

  1. 先从我们的数据库随机挑个随机点当“种子点”。
  2. 对于每个点，我们都计算其和最近的一个“种子点”的距离D(x)并保存在一个数组里，然后把这些距离加起来得到Sum(D(x))。
  3. 然后，再取一个随机值，用权重的方式来取计算下一个“种子点”。这个算法的实现是，先取一个能落在Sum(D(x))中的随机值Random，然后用Random -= D(x)，直到其<=0，此时的点就是下一个“种子点”。
  4. 重复第（2）和第（3）步直到所有的K个种子点都被选出来。
  5. 进行K-Means算法。

    我是一个NBA球迷，hoopchina是我常逛的论坛，最近林书豪的水平如何是大家口水的话题，我最初的想法是将NBA所有的后卫球员做个聚类分析，看下林书豪属于那个层次的球员。我去NBA官网取下了100名后卫球员的统计数据，格式如下：

  1. 球员 命中率 三分命中率 罚球命中率 篮板 助攻 抢断 盖帽 失误 犯规 得分
  2. 科比-布莱恩特 0.551 0.441 0.92 5.5 4.6 1.4 0 3.8 2.5 26.4
  3. 詹姆斯-哈登 0.441 0.24 0.823 4.6 4.5 1.4 0.8 4.1 2 26.4
  4. 拉塞尔-威斯布鲁克 0.388 0.279 0.754 4.9 8.5 1.3 0.1 3 2.9 19.6
  5. 克里斯-保罗 0.478 0.4 0.913 3.3 10.3 2.3 0 2.1 2.4 17
    数据太多，我选择了篮板/助攻/得分三个维度来作为衡量后卫球员的指标，我用awk选择了我关心的指标，存成了文件，文件如下：

  1. 科比-布莱恩特 5.5000 4.6000 26.4000
  2. 詹姆斯-哈登 4.6000 4.5000 26.4000
  3. 拉塞尔-威斯布鲁克 4.9000 8.5000 19.6000
  4. 克里斯-保罗 3.3000 10.3000 17.0000
  5. 尼古拉斯-巴通姆 6.4000 3.1000 19.0000
  6. Damian-Lillard 3.1000 6.6000 18.4000
  7. O.J.-梅奥 3.6000 2.9000 21.5000
  8. 。。。。。。
    格式如下：姓名    篮板    助攻    得分。有一个问题是这样的，助攻和得分是不同的，一个球员10个助攻的难度，不低于得20分的，如果不将衡量指标归一化，聚类就会不公平，得分就会变成主要的指标，而篮板和助攻就会变成次要的指标。但是如何归一化？

    我采取的算法，计算所有的球员的平均值，比如2个篮板 4个助攻 8分，那么我就会将篮板*4，主攻*2，得分*1，
这样来提高篮板的比重，提高助攻的比重。
    下面我们开始看下代码，代码流程包括，加载数据---归一化数据-----K-Meas++聚类。

   
  1. #include<stdio.h>
  2. #include<stdlib.h>
  3. #include<unistd.h>
  4. #include<math.h>

  6. #define NORMALIZE

  8. #define FILEPATH "./data_main"
  9. #define MEASURE_MAX
  10. #define BUFSIZE 4096
  11. #define PLAYER_NUM 100
  12. #define NAME_MAX 256
  13. #define MEASURE_DIMENSION 3
  14. typedef enum
  15. {
  16.     HIT_RATE =1,
  17.     HIT_RATE_3P,
  18.     HIT_RATE_FREE,
  19.     BOARD,
  20.     ASSIST,
  21.     STEAL,
  22.     BLOCK,
  23.     TURNOVER,
  24.     FAULT,
  25.     SCORE
  26. };


  29. typedef struct player
  30. {
  31.     char name[NAME_MAX];
  32.     double measure[MEASURE_DIMENSION];
  33.     int group;
  34. }player;

  36. double ratio[MEASURE_DIMENSION] = {0.0};
  37. double ratio_sqrt[MEASURE_DIMENSION] = {0.0};
  38. double randf(double m)
  39. {
  40.         return m * rand() / (RAND_MAX - 1.);
  41. }
  42. struct player* load_data(const char* path,int player_num)
  43. {
  44.     FILE* fp= NULL;
  45.     char buf[BUFSIZE] = {0};
  46.     struct player* players = (struct player*) malloc(sizeof(player)*player_num);
  47.     if(players == NULL)
  48.     {
  49.         fprintf(stderr,"malloc failed for players\n");
  50.         return NULL;
  51.     }

  53.     if(access(FILEPATH,R_OK) < 0)
  54.     {
  55.         fprintf(stderr,"can not find the file %s\n",FILEPATH);
  56.         goto err_out;
  57.     }

  59.     fp = fopen(FILEPATH,"rb");
  60.     if(fp == NULL)
  61.     {
  62.         fprintf(stderr,"open file(%s) failed\n",FILEPATH);
  63.         goto err_out;
  64.     }

  66.     int player_index = 0;
  67.     while(fgets(buf,BUFSIZE,fp))
  68.     {
  69.         char *delimit = "\t";
  70.         char *save_ptr;
  71.         char *token=strtok_r(buf,delimit,&save_ptr);

  73.         int field_index = 0;
  74.         while(token != NULL)
  75.         {
  76.             if(field_index == 0)
  77.             {
  78.                 strncpy(players[player_index].name,token,NAME_MAX-1);
  79.                 players[player_index].name[NAME_MAX-1] = '\0';
  80.             }
  81.             else
  82.             {
  83.                 players[player_index].measure[field_index-1] = atof(token);
  84.             }
  85.             token = strtok_r(NULL,delimit,&save_ptr);
  86.             field_index++;
  87.         }
  88.         if(field_index != MEASURE_DIMENSION + 1 )
  89.         {
  90.             fprintf(stderr,"data file have err format ,exit\n" );
  91.             goto err_out;
  92.         }
  93.         player_index++;
  94.         if(player_index == player_num)
  95.         {
  96.             fprintf(stderr,"more than %d players existed in data file\n",player_num);
  97.             break;
  98.         }
  99.     }

  101.     fprintf(stderr,"%d player record got\n",player_index);
  102.     return players;
  103. err_out:
  104.     if(players)
  105.     {
  106.         free(players);
  107.         return NULL;
  108.     }

  110. }

  112. int calc_ratio(struct player* players,int player_num,double* ratio)
  113. {
  114.     int i ;
  115.     double average[MEASURE_DIMENSION] ;
  116.     for (i = 0;i<MEASURE_DIMENSION;i++)
  117.     {
  118.         average[i] = 0.0;
  119.     }
  120.     int j = 0;
  121.     for(i = 0;i<player_num;i++)
  122.     {
  123.         for(j = 0;j<MEASURE_DIMENSION;j++)
  124.         {
  125.             average[j] +=players[i].measure[j];
  126.         }
  127.     }

  129.     for (i = 0;i<MEASURE_DIMENSION;i++)
  130.     {
  131.         average[i]/=player_num;
  132.         ratio_sqrt[i] = 10/average[i];
  133.     }
  134.     for(i = 0; i<player_num;i++)
  135.     {
  136.         for(j = 0;j<MEASURE_DIMENSION;j++)
  137.         {
  138.             players[i].measure[j] = ratio_sqrt[j]*players[i].measure[j];
  139.         }
  140.     }
  141.     return 0;
  142. }

  144. double distance(struct player* player_A,struct player* player_B)
  145. {
  146.     int i = 0;
  147.     double distance = 0.0;
  148.         for(i = 0 ;i<MEASURE_DIMENSION;i++ )
  149.         {
  150.             distance +=pow( (player_A->measure[i] - player_B->measure[i]),2);
  151.         }
  152.     return distance;
  153. }

  155. int nearest(struct player* player, struct player* cent, int n_cluster, double *d2)
  156. {
  157.     int i, min_i;
  158.     struct player* c;
  159.     double d, min_d;

  161.      //for (c = cent, i = 0; i < n_cluster; i++, c++)
  162.      {
  163.         min_d = HUGE_VAL;
  164.         min_i = player->group;
  165.        
  166.         for (c = cent, i = 0; i < n_cluster; i++, c++)
  167.         {
  168.             if (min_d > (d = distance(c, player))) {
  169.                 min_d = d; min_i = i;
  170.             }
  171.         }
  172.     }
  173.     if (d2) *d2 = min_d;
  174.     return min_i;
  175. }

  177. void K_findseed(struct player* players, int player_num, struct player* cent, int n_cent)
  178. {
  179.     int i, j;
  180.     int n_cluster;
  181.     double sum, *d = malloc(sizeof(double) * player_num);

  183.     struct player* p;
  184.     cent[0] = players[ rand() % player_num ];
  185.     for (n_cluster = 1; n_cluster < n_cent; n_cluster++) {
  186.         sum = 0;
  187.         
  188.        for (j = 0, p = players; j < player_num; j++, p++)
  189.         {
  190.             nearest(p, cent, n_cluster, d + j);
  191.             sum += d[j];
  192.         }
  193.         sum = randf(sum);
  194.        for (j = 0, p = players; j < player_num; j++, p++)
  195.         {
  196.             if ((sum -= d[j]) > 0) continue;
  197.             cent[n_cluster] = players[j];
  198.             break;
  199.         }
  200.     }
  201.     for (j = 0, p = players; j < player_num; j++, p++)
  202.     {
  203.         p->group = nearest(p, cent, n_cluster, 0);
  204.     }
  205.     free(d);
  206. }

  208. int K_mean_plus(struct player* players,int player_num,int cluster_num)
  209. {
  210.     struct player* center = malloc(sizeof(player)*cluster_num);
  211.     struct player *p,*c;
  212.     K_findseed(players,player_num,center,cluster_num);
  213.     output_result(players,player_num,cluster_num);
  214.     int i ,j ,min_i;
  215.     int changed;
  216.     do {
  217.         
  218.         for (c = center, i = 0; i < cluster_num; i++, c++)
  219.         {
  220.             c->group = 0;
  221.             for(j = 0;j<MEASURE_DIMENSION;j++)
  222.             {
  223.                 c->measure[j] = 0.0;
  224.             }
  225.         }
  226.        
  227.         for (j = 0, p = players; j < player_num; j++, p++)
  228.         {
  229.             c = center+p->group;
  230.             c->group++;
  231.             for(i = 0;i<MEASURE_DIMENSION;i++)
  232.             {
  233.                 c->measure[i] += p->measure[i];
  234.             }
  235.         }
  236.        
  237.         for (c = center, i = 0; i < cluster_num; i++, c++)
  238.         {
  239.             for(j = 0;j<MEASURE_DIMENSION;j++)
  240.                 c->measure[j]/=c->group;
  241.         }
  242.         changed = 0;


  245.         for (j = 0, p = players; j < player_num; j++, p++)
  246.          {
  247.             min_i = nearest(p, center, cluster_num, 0);
  248.             if (min_i != p->group)
  249.             {
  250.                 changed++;
  251.                 p->group = min_i;
  252.             }
  253.         }
  254.         fprintf(stderr,"%d changed \n",changed);
  255.     } while (changed > 2);

  257.     for (c = center, i = 0; i < cluster_num; i++, c++)
  258.     {
  259.         fprintf(stderr,"\ncenter %d\n",i);
  260.         for(j = 0;j<MEASURE_DIMENSION;j++)
  261.         #ifdef NORMALIZE
  262.            fprintf(stderr," %lf\t",c->measure[j]/ratio_sqrt[j]);
  263.         #else
  264.            fprintf(stderr," %lf\t",c->measure[j]);
  265.         #endif
  266.     }
  267.     return 0;
  268. }

  270. int output_result(struct player* players,int player_num,int cluster_num)
  271. {
  272.     int i ,j;
  273.     char cmd[256] = {0};
  274.     struct player *p =players;
  275.     for(i =0 ; i< cluster_num;i++)
  276.     {
  277.         fprintf(stderr,"\nthe group %d\n",i);
  278.         for(j=0,p=players;j<player_num;j++,p++)
  279.         {
  280.             if(p->group == i)
  281.             {
  282.                 snprintf(cmd,256,"cat %s |sed -n \"%dp\"",FILEPATH,j+1);
  283.                 system(cmd);
  284.                // fprintf(stderr,"%s\t",p->name);
  285.             }
  286.         }
  287.     }

  289.     fprintf(stderr,"\n");
  290. }
  291. int main()
  292. {
  293.     struct player* players = load_data(FILEPATH,100);
  294.     if(players == NULL)
  295.     {
  296.         fprintf(stderr,"load data failed\n");
  297.         return -1;
  298.     }
  299.     int ret = 0;
  300. #ifdef NORMALIZE
  301.     ret = calc_ratio(players,100,ratio);
  302. #endif
  303.     if(ret < 0 )
  304.     {
  305.         fprintf(stderr,"calc ratio failed \n");
  306.         return -2;
  307.     }
  308.  
  309.     ret = K_mean_plus(players,100,8);
  310.     
  311.     ret = output_result(players,100,8);
  312. }
呵呵可以看下执行结果：

  1. ......
  2. center 0
  3.  4.187500     1.137500     8.687500    
  4. center 1
  5.  2.982353     4.223529     8.600000    
  6. center 2
  7.  6.900000     3.420000     13.860000    
  8. center 3
  9.  4.360000     4.413333     19.300000    
  10. center 4
  11.  1.650133     1.893333     8.166667    
  12. center 5
  13.  4.075000     9.037500     14.775000    
  14. center 6
  15.  2.794444     2.122222     13.694444    
  16. center 7
  17.  2.857143     6.850000     14.557143    
  18. 。。。。。。
    看一下我们最后的聚类中心，center 3场均19.3分 4.4助攻这是得分狂人组织能力有限型的后卫，也就是说他们更像一个得分后卫。

  1. the group 3
  2. 科比-布莱恩特    5.5000    4.6000    26.4000
  3. 詹姆斯-哈登      4.6000    4.5000    26.4000
  4. O.J.-梅奥        3.6000    2.9000    21.5000
  5. 斯蒂芬-库里      4.4000    5.4000    17.0000
  6. 凯里-欧文        4.1000    6.5000    24.3000
  7. 凯尔-洛瑞        5.8000    6.3000    18.3000
  8. 蒙塔-艾利斯      3.4000    5.4000    20.0000
  9. 肯巴-沃克        3.7000    5.1000    19.0000
  10. DeMar-DeRozan    5.1000    2.1000    20.0000
  11. 德怀恩-韦德      4.1000    4.9000    16.9000
  12. J.R.-史密斯      5.1000    3.0000    16.7000
  13. 雷蒙-塞申斯      3.4000    4.6000    16.3000
  14. 乔-约翰逊        3.9000    3.6000    16.0000
  15. 阿隆-阿夫拉罗    4.5000    2.4000    16.5000
  16. 乔治-希尔        4.2000    4.9000    14.2000
    在分析下center 5，center5的聚类中心在9.03个助攻，场均得分是14.7分，这群后卫的特点是助攻狂人，得分能力不错。
  1. center 5
  2. 4.075000 9.037500 14.775000

  1. the group 5
  2. 拉塞尔-威斯布鲁克     4.9000 8.5000  19.6000
  3. 克里斯-保罗           3.3000 10.3000 17.0000
  4. 托尼-帕克             3.3000 8.1000  14.3000
  5. 格雷维斯-瓦斯奎兹     3.9000 8.6000  11.6000
  6. 拉简-朗多             4.9000 12.6000 14.3000
  7. 朱-霍利迪             4.0000 8.6000  19.1000
  8. 贾米尔-尼尔森         4.0000 8.5000  11.0000
    看下NBA官网的后卫助攻榜的名单，除了布兰顿詹宁斯助攻不逆天，篮板太少，被分到了group7。




  1. 布兰登-詹宁斯    3.1000     7.9000       16.9000
  2. center 5
  3.                  4.075000   9.037500     14.775000    
  4. center 7
  5.                  2.857143   6.850000     14.557143

    center 2也比较有意思，场均篮板6.9个，这些后卫简直就是中锋型后卫。我立刻就想到了拉简-朗多，但是很不幸，朗多的篮板没有想象的那么多，只有4.9个，因为助攻狂人被分到了group 5.

  1. center 2
  2.                 6.900000 3.420000 13.860000
  3. the group 2
  4. 尼古拉斯-巴通姆 6.4000   3.1000   19.0000
  5. 安德鲁-伊格达拉 7.3000   4.0000   14.8000
  6. 泰瑞克-埃文斯   5.6000   3.4000   11.3000
  7. 保罗-乔治       7.6000   3.2000   13.5000
  8. 埃文-特纳       7.6000   3.4000   10.7000
    本文似乎没有解决林书豪是什么层次的组织后卫的问题，但是主要原因是我们的原始数据太过庞杂，像科比这种球员就不应该纳入分类的范畴，因为他的数据不是典型的组织后卫。如果我能拿到联盟首发的组织后卫的数据，我们能分出3或者5个聚类，看到我们的林书豪在那个聚类中。

参考文献
1
2

阅读(986) | 评论(0) | 转发(0) |
0

上一篇：Light TCP proxy开发日志备忘录

下一篇：vim格式化C代码

给主人留下些什么吧！~~
关于我们 | 关于IT168 | 联系方式 | 广告合作 | 法律声明 | 免费注册

Copyright 2001-2010 ChinaUnix.net All Rights Reserved 北京皓辰网域网络信息技术有限公司. 版权所有

感谢所有关心和支持过ChinaUnix的朋友们

16024965号-6