《集体智慧编程》（Programming Collective Intelligence）官方源代码

《集体智慧编程》(Programming Collective Intelligence)官方源代码，非手敲。

import random
import math
from math import sqrt
from PIL import ImageImageDrawImageFont

# Returns the Pearson correlation coefficient for p1 and p2
def pearson（v1v2）:
  # Simple sums
  sum1=sum（v1）
  sum2=sum（v2）
  
  # Sums of the squares
  sum1Sq=sum（[pow（v2） for v in v1]）
  sum2Sq=sum（[pow（v2） for v in v2]）	
  
  # Sum of the products
  pSum=sum（[v1[i]*v2[i] for i in range（len（v1））]）
  
  # Calculate r （Pearson score）
  num=pSum-（sum1*sum2/len（v1））
  den=sqrt（（sum1Sq-pow（sum12）/len（v1））*（sum2Sq-pow（sum22）/len（v1）））
  if den==0: return 0

  return 1.0-（num/den）


class bicluster:
  def __init__（selfvecleft=Noneright=Nonedistance=0.0id=None）:
    self.left=left
    self.right=right
    self.vec=vec
    self.id=id
    self.distance=distance

def euclidean（v1v2）:
  sqsum=sum（[math.pow（v1[i]-v2[i]2） for i in range（len（v1））]）
  return math.sqrt（sqsum）

def printclust（clustlabels=Nonen=0）:
  for i in range（n）: print ‘ ‘
  if clust.id<0:
    print ‘-‘
  else:
    if labels==None: print clust.id
    else: print labels[clust.id]
  if clust.left!=None: printclust（clust.leftlabels=labelsn=n+1）
  if clust.right!=None: printclust（clust.rightlabels=labelsn=n+1）

def hcluster（vecsdistance=pearson）:
  distances={}
  currentclustid=-1
  clust=[bicluster（vecs[i]id=i） for i in range（len（vecs））]

  while len（clust）>1:
    lowestpair=（01）
    closest=distance（clust[0].vecclust[1].vec）
    for i in range（len（clust））:
      for j in range（i+1len（clust））:
        if （clust[i].idclust[j].id） not in distances: 
          distances[（clust[i].idclust[j].id）]=distance（clust[i].vecclust[j].vec）
        d=distances[（clust[i].idclust[j].id）]

        if d          closest=d
          lowestpair=（ij）

    mergevec=[（clust[lowestpair[0]].vec[i]+clust[lowestpair[1]].vec[i]）/2.0 for i in range（len（clust[0].vec））]
    error=closest
    newcluster=bicluster（mergevecleft=clust[lowestpair[0]]right=clust[lowestpair[1]]distance=errorid=currentclustid）
    
    currentclustid-=1
    del clust[lowestpair[1]]
    del clust[lowestpair[0]]
    clust.append（newcluster）

  return clust[0]
  
  
def kcluster（vecsdistance=pearsonk=4）:
  ranges=[（min（[vec[i] for vec in vecs]）max（[vec[i] for vec in vecs]）） for i in range（len（vecs[0]））]
  clusters=[[random.random（）*（ranges[i][1]-ranges[i][0]）+ranges[i][0] for i in range（len（vecs[0]））] for j in range（k）]
  
  lastmatches=None
  for t in range（100）:
    print ‘Iteration %d‘ % t
    bestmatches=[[] for i in range（k）]
    
    for j in range（len（vecs））:
      vec=vecs[j]
      bestmatch=0
      for i in range（k）:
        d=distance（clusters[i]vec）
        if d      bestmatches[bestmatch].append（j）

    if bestmatches==lastmatches: break
    lastmatches=bestmatches
    
    for i in range（k）:
      avgs=[0.0]*len（vecs[0]）
      if len（bestmatches[i]）>0:
   

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----

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............此处省略39个文件信息