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なぜ転置が必要なのか

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import skfuzzy as fuzz

ncenters=3
cntr, u_orig, _, _, _, _, _ = fuzz.cluster.cmeans(X.T, c=ncenters, m=2, error=0.005, maxiter=1000)

newdata = np.random.uniform(-1, 1, (1000, 2)) * 10
u, u0, d, jm, p, fpc = fuzz.cluster.cmeans_predict(newdata.T, cntr, m=2, error=0.005, maxiter=1000)

print(u.T[:10])


というskfuzzyを使ったソフトクラスタリングに関するコードがありました。
fuzz.cluster.cmeans_predictのnewdata.Tの部分で、なぜ転置をしているのかがわかりません。
fuzz.cluster.cmeans_predict(newdata, ・・・)では問題があるのでしょうか?
また、

print(u.T[:10])


の部分で、サンプルごとにどのクラスタに所属するかの確率を算出しているそうですが、
なぜuも転置しているのでしょうか?

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回答 1

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+1

なぜ.cmeans(X.T, ...)なのですか。


となると不思議なのは、どうしていつも配列が転置されているか、ということになります。
調べてみると、
https://groups.google.com/forum/#!topic/scikit-fuzzy/dzFx-RwjNFw
が関係ありそうです。

アルゴリズムの分野ではMatlabも有力な言語(?)として利用されています。
PythonではC言語と同じ配列のメモリマッピングですが、Fortranとは転置された関係にあります。
これに対して、MatlabはFortranと同じマッピングで、Pythonとは転置された関係です。
どうやら歴史的な問題のように感じられます。

なぜかCMeansはFortranと同じメモリマッピングを要求するようですね。
もともとはMatlabの実装があって、それをPythonに持ってきたのでしょうか。


なので、Pythonでは直感的にも慣例的にも正しいように配列を生成すると、CMeansに渡すときには転置する必要があるようなのです。
入力で転置が必須となれば、出力だけ都合よく転置されていないわけがありません。
なので結果に対して転置を施して、Pythonに優しい見え方にしています。

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  • 2017/12/14 00:38

    メモリマッピングについて興味があれば、
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