机器学习(4)--层次聚类(hierarchical clustering)基本原理及实现简单图片分类

关于层次聚类(hierarchical clustering)的基本步骤：

1、假设每个样本为一类，计算每个类的距离，也就是相似度

2、把最近的两个合为一新类，这样类别数量就少了一个

3、重新新类与各个旧类(去了那两个合并的类)之间的相似度；

4、循环重复2和3直到所有样本点都归为一类

这个计算的过程，相当于重构一个二叉树，只是这个过程，是从树叶-->树枝-->树干的构建过程

本例将以14张图片，做为样本，进行聚类，点击这里 
下载图片样本
以下是使用我提供的图片库生成的分类结果，以及一张PS修后对代码中各变量的说明





当然，你也可以自己定义一个目录，程序会读取目录下所有JPG图片

如果你用了自己的图片，在代码中的一此数据的变化说明，可能和使用产生的数据不同了，

同时，本文的主要目的是层次聚类(hierarchical clustering)的基本步骤，对于图片的相似度的算法并不完善，效果也并不是十分理想，不过如果你使用自己从手机中导入的生活照，不同的场景大致还是能分类出来的

# -*- coding:utf-8 -*-

from PIL import ImageDraw,Image
import numpy as np
import os
import sys

nodeList = []#用于存储所有的节点，包含图片节点，与聚类后的节点
distance = {}#用于存储所有每两个节点的距离，数据格式{(node1.id,node2.id):30.0,(node2.id,node3.id):40.0}
class node:
def __init__(self, data):
'''每个样本及样本合并后节点的类
data：接受两种格式，
1、当为字符（string）时，是图片的地址，同时也表示这个节点就是图片
2、合并后的类，传入的格式为(leftNode,rightNode) 即当前类表示合并后的新类，而对应的左右节点就是子节点
'''
self.id = len(nodeList)#设置一个ID,以nodeList当然长度为ID,在本例中ID本身没太大用处，只是如果看代码时，有时要看指向时有点用
self.parent = None # 指向合并后的类
self.pos = None#用于最后绘制节构图使用，赋值时为(x,y,w,h)格式
if type(data) == type("") :
'''节点为图片'''
self.imgData = Image.open(data)
self.left = None
self.right = None
self.level = 0    #图片为最终的子节点，所有图片的层级都为0，设置层级是为了最终绘制结构图

npTmp = np.array(self.imgData).reshape(-1,3) #将图片数据转化为numpy数据，shape为(高，宽，3)，3为颜色通道
npTmp = npTmp.reshape(-1,3)  #重新排列，shape为(高*宽，3)
self.feature = npTmp.mean(axis=0)#计算RGB三个颜色通道均值

else:
'''节点为合成的新类'''
self.imgData = None
self.left = data[0]
self.right = data[1]
self.left.parent = self
self.right.parent = self

self.level = max(self.left.level,self.right.level) + 1 #层级为左右节高层级的级数+1
self.feature = (self.left.feature + self.right.feature) / 2 #两类的合成一类时，就是左右节点的feature相加/2

#计算该类与每个其他类的距离，并存入distance
for x in nodeList:
distance[(x,self)] = np.sqrt(np.sum((x.feature - self.feature) ** 2))

nodeList.append(self)#将本类加入nodeList变量

def drawNode(self,img,draw,vLineLenght):
#绘制结构图
if self.pos == None:return
if self.left == None:
#如果是图片
self.imgData.thumbnail((self.pos[2], self.pos[3]))
img.paste(self.imgData,(self.pos[0], self.pos[1]))
draw.line((int(self.pos[0] + self.pos[2] / 2)
, self.pos[1] - vLineLenght
, int(self.pos[0] + self.pos[2] / 2)
, self.pos[1])
, fill=(255, 0, 0))
else:
#如果不是图片
draw.line((int(self.pos[0])
, self.pos[1]
, int(self.pos[0] + self.pos[2])
, self.pos[1])
, fill=(255, 0, 0))

draw.line((int(self.pos[0] + self.pos[2] / 2)
, self.pos[1]
, int(self.pos[0] + self.pos[2] / 2)
, self.pos[1] - self.pos[3])
, fill=(255, 0, 0))

def loadImg(path):
'''path 图片目录，根据自己存的地方改写'''
files = None
try :
files = os.listdir(path)
except:
print('未正确读取目录：' + path + ',图片目录，请根据自己存的地方改写,并保证没有hierarchicalResult.jpg,该文件为最后生成文件')
return None
for i in files:

if os.path.splitext(i)[1].lower() == '.jpg' and os.path.splitext(i)[0].lower() != 'hierarchicalresult':

fileName = os.path.join(path,i)
node(fileName)
return os.path.join(path,'hierarchicalResult.jpg')

def getMinDistance():
'''从distance中过滤出未分类的结点，并读取最小的距离'''
vars = list(filter(lambda x:x[0].parent == None and x[1].parent == None ,distance))
minDist = vars[0]
for x in vars:
if minDist == None or distance[x] < distance[minDist]:
minDist = x
return minDist

def createTree():
while len(list(filter(lambda x:x.parent == None ,nodeList))) > 1:#合并到最后时，只有一个类，只要有两个以上未合并，就循环
minDist = getMinDistance()
#创建非图片的节点，之所以把[1]做为左节点，因为绘图时的需要，
#在不断的产生非图片节点时，在nodeList的后面的一般是新节点，但绘图时绘在左边
node((minDist[1],minDist[0]))
return nodeList[-1]#最后一个插入的节点就是要节点

def run():
root = createTree()#创建树结构

#一句话的PYTON，实现二叉树的左右根遍历，通过通过遍历，进行排序后，取出图片，做为最底层的打印
sortTree = lambda node:([] if node.left == None else sortTree(node.left)) + ([] if node.right == None else sortTree(node.right)) + [node]
treeTmp = sortTree(root)
treeTmp = list(filter(lambda x:x.left == None,treeTmp))#没有左节点的，即为图片

thumbSize = 60 #缩略图的大小，，在60X60的小格内缩放
thumbSpace = 20 #缩略图间距
vLineLenght = 80 #上下节点，即每个level之间的高度

imgWidth = len(treeTmp) * (thumbSize + thumbSpace)
imgHeight = (root.level+1) * vLineLenght + thumbSize + thumbSpace*2
img = Image.new('RGB', (imgWidth,imgHeight), (255, 255, 255))
draw = ImageDraw.Draw(img)

for item in enumerate(treeTmp):
#为所有图片增加绘图数据
x = item[0] * (thumbSize + thumbSpace) + thumbSpace / 2

4000
y = imgHeight - thumbSize - thumbSpace / 2 - ((item[1].parent.level - 1) * vLineLenght)
w = item[1].imgData.width
h = item[1].imgData.height
if w > h:
h = h / w * thumbSize
w = thumbSize
else:
w = w / h * thumbSize
h = thumbSize
x+=(thumbSize - w) / 2
item[1].pos = (int(x),int(y),int(w),int(h))
item[1].drawNode(img,draw,vLineLenght)

for x in range(1,root.level + 1):
#为所有非图片增加绘图的数据
items = list(filter(lambda i:i.level == x,nodeList))
for item in items:
x = item.left.pos[0] + (item.left.pos[2] / 2)
w = item.right.pos[0] + (item.right.pos[2] / 2) - x
y = item.left.pos[1] - (item.level - item.left.level) * vLineLenght
h = ((item.parent.level if item.parent != None else item.level + 1) - item.level) * vLineLenght
item.pos = (int(x),int(y),int(w),int(h))
item.drawNode(img,draw,vLineLenght)
img.save(resultFile)

resultFile = loadImg(r"E:\hierarchicalImgs")#读取数据，并返回最后结果要存储的文件名，目录根据自己存的位置进行修改
if resultFile != 'None':
run()
print("结构图生成成功，最终结构图存储于：" + resultFile)