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r - 如何使用 R 聚类大约 9000 个数字序列？

问题描述

我有一个包含大约 9000 个数字序列的 csv 文件，我需要对其进行聚类。csv 的前 6 行如下所示

id, sequence
"1","1 2"
"2","3 4 5 5 6 6 7 8 9 10 11 12 13 8 14 10 10 15 11 12 16"
"3","17 18 19 20 5 5 20 5 5"
"4","20 21"
"5","22 4 23 24 25 26"

我执行聚类的 R 代码如下所示

seqsim <- function(seq1, seq2){
  seq1 <- as.character(seq1)
  seq2 <- as.character(seq2)
  s1 <- get1grams(seq1)
  s2 <- get1grams(seq2)
  intersection <- intersect(s1,s2)
  if(length(intersection)==0){
    return (1)
  }
  else{
    u <- union(s1, s2)
    score = length(intersection)/length(u)
    return (1-score)
  }  
}      
###############   
mydata <- read.csv("sequence.csv")
mydatamatrix <- as.matrix(mydata$sequence) 

# take the data in csv and create dist matrix    
rownames(mydatamatrix) <- mydata$id
distance_matrix <- dist_make(mydatamatrix, seqsim, "SeqSim (custom)")
clusters <- hclust(distance_matrix,  method = "complete")
plot(clusters)
clusterCut <- cutree(clusters, h=0.5)
# clustercut contains the clusterIDs assigned to each sequence or row of the input dataset    
# Number of members in each cluster
table(mydata$id,clusterCut)    
write.csv(clusterCut, file = "clusterIDs.csv")

该代码适用于大约 900 个左右的少量序列，但我遇到较大数据集的内存问题。

我的问题是：我是否以正确的方式进行聚类？是否有更快、内存效率更高的方法来使用 R 处理此类数据的聚类？seqsim 函数实际上返回的是距离而不是相似度，因为我返回的是 1 分。Seqsim 正在调用我遗漏的其他方法以减少代码的长度。

标签： rcluster-analysissequencehclust

解决方案

我怀疑/假设瓶颈是距离计算而不是聚类本身

这是我将如何处理这个问题：

  1. 将文本处理与距离计算分开（这将防止您多次处理每个字符串）
  2. 使用 R 的dist函数或使用矩阵运算来计算距离矩阵（即jaccard 索引）。
  3. 小心尝试对 9000 个序列进行聚类的结果，它肯定是无法破译的
  4. 9000 x 9000 矩阵将需要大量内存，因此这可能是您需要克服的下一个瓶颈，具体取决于我们计算机的内存资源。

编码：

library(arules)
df <- read.table(text='id, sequence
"1","1 2"
"2","3 4 5 5 6 6 7 8 9 10 11 12 13 8 14 10 10 15 11 12 16"
"3","17 18 19 20 5 5 20 5 5"
"4","20 21"
"5","22 4 23 24 25 26"', header=TRUE, sep=",")

seq <- lapply(df$sequence, get1grams) #I am assuming that get1grams produces a vector
names(seq) <- paste0("seq_", df$id)

seqTrans <- as(seq, "transactions") #create a transactions object
seqMat <- as(seqTrans, "matrix") #turn the transactions object into an incidence matrix each row represents a sequence and each column a 1gram each cell presence/absence of the 1gram
seqMat <- +(seqMat) #convert boolean to 0/1
j.dist <- dist(seqMat, method = "binary") #make use of base R's distance function

##Matrix multiplication to calculate the jaccard distance
tseqMat <- t(seqMat)
a <- t(tseqMat) %*% tseqMat
b <- t(matrix(rep(1, length(tseqMat)), nrow = nrow(tseqMat), ncol = ncol(tseqMat))) %*% tseqMat
b <- b - a
c <- t(b)
j <- as.dist(1-a/(a+b+c))

clusters <- hclust(j,  method = "complete")
plot(clusters)
clusterCut <- cutree(clusters, h=0.5)

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