pyclustering

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1.2k 263 简单 1 次阅读 4天前BSD-3-Clause其他数据工具开发框架
AI 解读 由 AI 自动生成，仅供参考

pyclustering 是一款专注于数据挖掘的开源库，同时提供 Python 和 C++ 两种语言实现。它主要解决了用户在聚类分析、振荡网络及神经网络建模方面的算法需求，内置了多种经典与前沿算法（如 X-Means 等），帮助用户高效处理数据分组与模式识别任务。

该工具特别适合数据科学家、算法研究人员以及需要底层算法控制的开发者使用。其独特的技术亮点在于“双核”架构：每个算法都同时拥有 Python 和 C++ 版本。默认情况下，pyclustering 会自动调用高性能的 C++ 核心以确保运算速度；若遇到平台兼容性问题或用户有特殊调试需求，也可通过简单参数切换至纯 Python 实现，兼顾了执行效率与灵活性。此外，它依赖常见的科学计算库（如 NumPy、SciPy），易于集成到现有的数据分析工作流中。

需要注意的是，该项目自 2021 年起已停止官方维护，不再更新新功能或修复问题。因此，它更适合用于学习算法原理、复现历史研究或作为轻量级项目的参考实现，而在追求长期稳定支持的生产环境中，建议用户评估替代方案。

使用场景

某生物信息学团队正在处理一批高维度的基因表达数据，需要快速识别具有相似表达模式的细胞群以辅助疾病研究。

没有 pyclustering 时

  • 研究人员需手动从零编写 K-Means 或 X-Means 等复杂聚类算法的底层逻辑，耗时数周且极易引入数学推导错误。
  • 面对百万级基因数据点，纯 Python 实现的循环计算效率极低，单次聚类分析往往需要等待数小时才能出结果。
  • 缺乏现成的振荡网络（如 Kuramoto 模型）实现，难以模拟神经元同步等动态生物过程，限制了研究深度。
  • 可视化结果依赖自行拼接 Matplotlib 代码，无法直接生成清晰的簇分布图，增加了结果验证的难度。
  • 跨语言协作困难，C++ 后端的高性能模块需单独开发，导致算法原型与生产环境性能差异巨大。

使用 pyclustering 后

  • 直接调用库中成熟的 X-Means 和 G-Means 算法接口，将算法验证周期从数周缩短至几小时，确保数学逻辑准确无误。
  • 利用内置的 C++ 核心加速模块（ccore），在默认配置下即可实现比纯 Python 快数十倍的运算速度，轻松处理大规模数据集。
  • 一键启用振荡网络和神经网络模型，无需额外编码即可模拟复杂的生物动态系统，拓展了分析维度。
  • 集成化的可视化功能可直接绘制聚类中心和样本分布，帮助研究员直观判断分组效果，大幅提升决策效率。
  • 同一套代码自动根据环境切换 Python 或 C++ 后端，既保证了开发灵活性，又确保了部署时的极致性能。

pyclustering 通过提供高性能、多语言支持的成熟算法库，让科研人员能专注于数据洞察而非重复造轮子。

运行环境要求

操作系统
  • Linux
  • macOS
  • Windows
GPU

未说明

内存

未说明

依赖
notes该库自 2021 年起已停止维护，不再修复问题或开发新功能。核心算法提供 Python 和 C++ 双实现，默认使用 C++ 核心（ccore=True）以提升性能，若平台不支持则自动回退至 Python 实现。C++ 核心编译需要 C++14 或更高版本支持。
python>=3.6
scipy
matplotlib
numpy
Pillow
pyclustering hero image

快速开始

警告 - 用户请注意

请注意，由于个人原因，pyclustering 库自 2021 年起已不再维护。该仓库将不再进行任何维护、问题修复或功能开发。

如需继续使用，建议寻找其他替代方案。

感谢您的理解。

构建状态

|Linux MacOS 构建状态| |Windows 构建状态| |覆盖率状态| |PyPI| |下载计数| |JOSS|

PyClustering

pyclustering 是一个基于 Python 和 C++ 的数据挖掘库（包括聚类算法、振荡网络和神经网络）。该库为每种算法或模型提供了 Python 和 C++ 实现（C++ pyclustering 库）。C++ pyclustering 库是 pyclustering 的一部分，支持 Linux、Windows 和 macOS 操作系统。

版本: 0.11.dev

许可证: 第三条款 BSD 许可证

电子邮件: pyclustering@yandex.ru

文档: https://pyclustering.github.io/docs/0.10.1/html/

主页: https://pyclustering.github.io/

PyClustering Wiki: https://github.com/annoviko/pyclustering/wiki

依赖项

所需包: scipy, matplotlib, numpy, Pillow

Python 版本: >=3.6（32位、64位）

C++ 版本: >= 14（32位、64位）

性能

每个算法都同时提供了 Python 和 C/C++ 实现。如果当前平台不支持 C/C++ 实现，则会自动使用 Python 实现；否则将优先使用 C/C++ 实现。可以通过 ccore 标志来选择实现方式（默认值为 True，表示使用 C/C++），例如：

.. code:: python

# 默认情况下使用 C/C++ 部分
xmeans_instance_1 = xmeans(data_points, start_centers, 20, ccore=True);

# 同样，默认使用 C/C++ 部分
xmeans_instance_2 = xmeans(data_points, start_centers, 20);

# 关闭核心部分，使用 Python 实现
xmeans_instance_3 = xmeans(data_points, start_centers, 20, ccore=False);

安装

使用 pip3 工具安装：

.. code:: bash

$ pip3 install pyclustering

从官方仓库使用 Makefile 手动安装：

.. code:: bash

# 获取 pyclustering 库的源代码，例如从仓库中克隆
$ mkdir pyclustering
$ cd pyclustering/
$ git clone https://github.com/annoviko/pyclustering.git .

# 编译 CCORE 库（pyclustering 库的核心部分）
$ cd ccore/
$ make ccore_64bit      # 为 64 位操作系统构建

# $ make ccore_32bit    # 为 32 位操作系统构建

# 返回到 pyclustering 库的父目录
$ cd ../

# 安装 pyclustering 库
$ python3 setup.py install

# 可选：测试库
$ python3 setup.py test

使用 CMake 手动安装：

.. code:: bash

# 获取 pyclustering 库的源代码，例如从仓库中克隆
$ mkdir pyclustering
$ cd pyclustering/
$ git clone https://github.com/annoviko/pyclustering.git .

# 生成构建文件
$ mkdir build
$ cmake ..

# 根据生成的文件类型（Makefile 或 MSVC 解决方案）构建 pyclustering-shared 目标
# 如果生成的是 Makefile，则执行以下命令：
$ make pyclustering-shared

# 返回到 pyclustering 库的父目录
$ cd ../

# 安装 pyclustering 库
$ python3 setup.py install

# 可选：测试库
$ python3 setup.py test

使用 Microsoft Visual Studio 解决方案手动安装：

  1. 克隆仓库：https://github.com/annoviko/pyclustering.git
  2. 打开 pyclustering/ccore 文件夹
  3. 打开 Visual Studio 项目 ccore.sln
  4. 选择解决方案平台：x86 或 x64
  5. 构建 pyclustering-shared 项目。
  6. 将 pyclustering 文件夹添加到 Python 路径中，或使用 setup.py 进行安装。

.. code:: bash

# 安装 pyclustering 库
$ python3 setup.py install

# 可选：测试库
$ python3 setup.py test

建议、问题与 Bug

如有关于 pyclustering 的任何问题、建议或 Bug，请联系 pyclustering@yandex.ru 或在此处提交 Issue。

PyClustering 状态

+----------------------+------------------------------+-------------------------------------+---------------------------------+ | 分支 | master | 0.10.dev | 0.10.1.rel | +======================+==============================+=====================================+=================================+ | 构建（Linux、MacOS） | |Build Status Linux MacOS| | |Build Status Linux MacOS 0.10.dev| | |Build Status Linux 0.10.1.rel| | +----------------------+------------------------------+-------------------------------------+---------------------------------+ | 构建（Windows） | |Build Status Win| | |Build Status Win 0.10.dev| | |Build Status Win 0.10.1.rel| | +----------------------+------------------------------+-------------------------------------+---------------------------------+ | 代码覆盖率 | |Coverage Status| | |Coverage Status 0.10.dev| | |Coverage Status 0.10.1.rel| | +----------------------+------------------------------+-------------------------------------+---------------------------------+

引用该库

如果您在科学论文中使用了 pyclustering 库，请引用该库：

Novikov, A., 2019. PyClustering: Data Mining Library. Journal of Open Source Software, 4(36), p.1230. Available at: http://dx.doi.org/10.21105/joss.01230.

BibTeX 条目：

.. code::

@article{Novikov2019,
    doi         = {10.21105/joss.01230},
    url         = {https://doi.org/10.21105/joss.01230},
    year        = 2019,
    month       = {apr},
    publisher   = {The Open Journal},
    volume      = {4},
    number      = {36},
    pages       = {1230},
    author      = {Andrei Novikov},
    title       = {{PyClustering}: Data Mining Library},
    journal     = {Journal of Open Source Software}
}

库内容简要概述

聚类算法与方法（模块 pyclustering.cluster）：

+------------------------+---------+-----+ | 算法 | Python | C++ | +========================+=========+=====+ | 层次聚类 | ✓ | ✓ | +------------------------+---------+-----+ | BANG | ✓ | | +------------------------+---------+-----+ | BIRCH | ✓ | | +------------------------+---------+-----+ | BSAS | ✓ | ✓ | +------------------------+---------+-----+ | CLARANS | ✓ | | +------------------------+---------+-----+ | CLIQUE | ✓ | ✓ | +------------------------+---------+-----+ | CURE | ✓ | ✓ | +------------------------+---------+-----+ | DBSCAN | ✓ | ✓ | +------------------------+---------+-----+ | 肘部法则 | ✓ | ✓ | +------------------------+---------+-----+ | EMA | ✓ | | +------------------------+---------+-----+ | 模糊C均值 | ✓ | ✓ | +------------------------+---------+-----+ | GA（遗传算法） | ✓ | ✓ | +------------------------+---------+-----+ | G-Means | ✓ | ✓ | +------------------------+---------+-----+ | HSyncNet | ✓ | ✓ | +------------------------+---------+-----+ | K均值 | ✓ | ✓ | +------------------------+---------+-----+ | K均值++ | ✓ | ✓ | +------------------------+---------+-----+ | K中位数 | ✓ | ✓ | +------------------------+---------+-----+ | K中心点 | ✓ | ✓ | +------------------------+---------+-----+ | MBSAS | ✓ | ✓ | +------------------------+---------+-----+ | OPTICS | ✓ | ✓ | +------------------------+---------+-----+ | ROCK | ✓ | ✓ | +------------------------+---------+-----+ | 轮廓系数 | ✓ | ✓ | +------------------------+---------+-----+ | SOM-SC | ✓ | ✓ | +------------------------+---------+-----+ | SyncNet | ✓ | ✓ | +------------------------+---------+-----+ | Sync-SOM | ✓ | | +------------------------+---------+-----+ | TTSAS | ✓ | ✓ | +------------------------+---------+-----+ | X-Means | ✓ | ✓ | +------------------------+---------+-----+

振荡网络与神经网络（模块 pyclustering.nnet）：

+--------------------------------------------------------------------------------+---------+-----+ | 模型 | Python | C++ | +================================================================================+=========+=====+ | CNN（混沌神经网络） | ✓ | | +--------------------------------------------------------------------------------+---------+-----+ | fSync（基于Landau-Stuart方程和Kuramoto模型的振荡网络） | ✓ | | +--------------------------------------------------------------------------------+---------+-----+ | HHN（基于Hodgkin-Huxley模型的振荡网络） | ✓ | ✓ | +--------------------------------------------------------------------------------+---------+-----+ | 滞后振荡网络 | ✓ | | +--------------------------------------------------------------------------------+---------+-----+ | LEGION（局部兴奋全局抑制振荡网络） | ✓ | ✓ | +--------------------------------------------------------------------------------+---------+-----+ | PCNN（脉冲耦合神经网络） | ✓ | ✓ | +--------------------------------------------------------------------------------+---------+-----+ | SOM（自组织映射） | ✓ | ✓ | +--------------------------------------------------------------------------------+---------+-----+ | Sync（基于Kuramoto模型的振荡网络） | ✓ | ✓ | +--------------------------------------------------------------------------------+---------+-----+ | SyncPR（用于模式识别的振荡网络） | ✓ | ✓ | +--------------------------------------------------------------------------------+---------+-----+ | SyncSegm（用于图像分割的振荡网络） | ✓ | ✓ | +--------------------------------------------------------------------------------+---------+-----+

图着色算法（模块 pyclustering.gcolor）：

+------------------------+---------+-----+ | 算法 | Python | C++ | +========================+=========+=====+ | DSatur | ✓ | | +------------------------+---------+-----+ | 滞后 | ✓ | | +------------------------+---------+-----+ | GColorSync | ✓ | | +------------------------+---------+-----+

容器（模块 pyclustering.container）：

+------------------------+---------+-----+ | 算法 | Python | C++ | +========================+=========+=====+ | KD树 | ✓ | ✓ | +------------------------+---------+-----+ | CF树 | ✓ | | +------------------------+---------+-----+

库中的示例

该库为每个算法和振荡网络模型都提供了示例：

聚类示例： pyclustering/cluster/examples

图着色示例： pyclustering/gcolor/examples

振荡网络示例： pyclustering/nnet/examples

.. image:: https://github.com/annoviko/pyclustering/blob/master/docs/img/example_cluster_place.png :alt: 示例在哪里？

代码示例

使用CURE算法进行数据聚类

.. code:: python

from pyclustering.cluster import cluster_visualizer;
from pyclustering.cluster.cure import cure;
from pyclustering.utils import read_sample;
from pyclustering.samples.definitions import FCPS_SAMPLES;

# 输入数据格式为 [ [0.1, 0.5], [0.3, 0.1], ... ]。
input_data = read_sample(FCPS_SAMPLES.SAMPLE_LSUN);

# 分配三个聚类。
cure_instance = cure(input_data, 3);
cure_instance.process();
clusters = cure_instance.get_clusters();

# 可视化分配的聚类。
visualizer = cluster_visualizer();
visualizer.append_clusters(clusters, input_data);
visualizer.show();

使用K均值算法进行数据聚类

.. code:: python

from pyclustering.cluster.kmeans import kmeans, kmeans_visualizer from pyclustering.cluster.center_initializer import kmeans_plusplus_initializer from pyclustering.samples.definitions import FCPS_SAMPLES from pyclustering.utils import read_sample

# 加载用于聚类分析的数据点列表。
sample = read_sample(FCPS_SAMPLES.SAMPLE_TWO_DIAMONDS)

# 使用K-Means++方法准备初始聚类中心。
initial_centers = kmeans_plusplus_initializer(sample, 2).initialize()

# 使用准备好的初始中心创建K-Means算法实例。
kmeans_instance = kmeans(sample, initial_centers)

# 运行聚类分析并获取结果。
kmeans_instance.process()
clusters = kmeans_instance.get_clusters()
final_centers = kmeans_instance.get_centers()

# 可视化得到的结果
kmeans_visualizer.show_clusters(sample, clusters, final_centers)

使用OPTICS算法进行数据聚类

.. code:: python

from pyclustering.cluster import cluster_visualizer
from pyclustering.cluster.optics import optics, ordering_analyser, ordering_visualizer
from pyclustering.samples.definitions import FCPS_SAMPLES
from pyclustering.utils import read_sample

# 从某个文件中读取用于聚类的样本
sample = read_sample(FCPS_SAMPLES.SAMPLE_LSUN)

# 在连接半径大于实际值的情况下运行聚类分析
radius = 2.0
neighbors = 3
amount_of_clusters = 3
optics_instance = optics(sample, radius, neighbors, amount_of_clusters)

# 执行聚类分析
optics_instance.process()

# 获取聚类结果
clusters = optics_instance.get_clusters()
noise = optics_instance.get_noise()
ordering = optics_instance.get_ordering()

# 可视化排序图
analyser = ordering_analyser(ordering)
ordering_visualizer.show_ordering_diagram(analyser, amount_of_clusters)

# 可视化聚类结果
visualizer = cluster_visualizer()
visualizer.append_clusters(clusters, sample)
visualizer.show()

振荡网络PCNN的仿真

.. code:: python

from pyclustering.nnet.pcnn import pcnn_network, pcnn_visualizer

# 创建一个包含10个振子的脉冲耦合神经网络。
net = pcnn_network(10)

# 使用二进制外部刺激在100个步骤内进行仿真。
dynamic = net.simulate(50, [1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1])

# 从输出动态中提取同步集合。
ensembles = dynamic.allocate_sync_ensembles()

# 显示输出动态。
pcnn_visualizer.show_output_dynamic(dynamic, ensembles)

混沌神经网络CNN的仿真

.. code:: python

from pyclustering.cluster import cluster_visualizer
from pyclustering.samples.definitions import SIMPLE_SAMPLES
from pyclustering.utils import read_sample
from pyclustering.nnet.cnn import cnn_network, cnn_visualizer

# 从文件中加载刺激信号。
stimulus = read_sample(SIMPLE_SAMPLES.SAMPLE_SIMPLE3)

# 创建一个混沌神经网络，其神经元数量应与刺激信号的数量相同。
network_instance = cnn_network(len(stimulus))

# 在100个步骤内进行仿真。
steps = 100
output_dynamic = network_instance.simulate(steps, stimulus)

# 显示网络的输出动态。
cnn_visualizer.show_output_dynamic(output_dynamic)

# 显示动态矩阵和观测矩阵，以展示聚类现象。
cnn_visualizer.show_dynamic_matrix(output_dynamic)
cnn_visualizer.show_observation_matrix(output_dynamic)

# 可视化聚类结果。
clusters = output_dynamic.allocate_sync_ensembles(10)
visualizer = cluster_visualizer()
visualizer.append_clusters(clusters, stimulus)
visualizer.show()

插图

使用DBSCAN对FCPS数据集集合进行聚类分配：

.. image:: https://github.com/annoviko/pyclustering/blob/master/docs/img/fcps_cluster_analysis.png :alt: DBSCAN聚类

使用OPTICS及其聚类排序图进行聚类分配：

.. image:: https://github.com/annoviko/pyclustering/blob/master/docs/img/optics_example_clustering.png :alt: OPTICS聚类

Sync振荡网络中的部分同步（聚类）：

.. image:: https://github.com/annoviko/pyclustering/blob/master/docs/img/sync_partial_synchronization.png :alt: Sync振荡网络中的部分同步

通过SOM（自组织特征映射）进行聚类可视化

.. image:: https://github.com/annoviko/pyclustering/blob/master/docs/img/target_som_processing.png :alt: SOM聚类可视化

.. |Linux MacOS构建状态| image:: https://travis-ci.org/annoviko/pyclustering.svg?branch=master :target: https://travis-ci.org/annoviko/pyclustering .. |Windows构建状态| image:: https://ci.appveyor.com/api/projects/status/4uly2exfp49emwn0/branch/master?svg=true :target: https://ci.appveyor.com/project/annoviko/pyclustering/branch/master .. |覆盖率状态| image:: https://coveralls.io/repos/github/annoviko/pyclustering/badge.svg?branch=master&ts=1 :target: https://coveralls.io/github/annoviko/pyclustering?branch=master .. |DOI| image:: https://zenodo.org/badge/DOI/10.5281/zenodo.4280556.svg :target: https://doi.org/10.5281/zenodo.4280556 .. |PyPi| image:: https://badge.fury.io/py/pyclustering.svg :target: https://badge.fury.io/py/pyclustering .. |Linux MacOS 0.10.dev构建状态| image:: https://travis-ci.org/annoviko/pyclustering.svg?branch=0.10.dev :target: https://travis-ci.org/annoviko/pyclustering .. |Windows 0.10.dev构建状态| image:: https://ci.appveyor.com/api/projects/status/4uly2exfp49emwn0/branch/0.10.dev?svg=true :target: https://ci.appveyor.com/project/annoviko/pyclustering/branch/0.9.dev .. |0.10.dev覆盖率状态| image:: https://coveralls.io/repos/github/annoviko/pyclustering/badge.svg?branch=0.10.dev&ts=1 :target: https://coveralls.io/github/annoviko/pyclustering?branch=0.9.dev .. |Linux 0.10.1.rel构建状态| image:: https://travis-ci.org/annoviko/pyclustering.svg?branch=0.10.1.rel :target: https://travis-ci.org/annoviko/pyclustering .. |Windows 0.10.1.rel构建状态| image:: https://ci.appveyor.com/api/projects/status/4uly2exfp49emwn0/branch/0.10.1.rel?svg=true :target: https://ci.appveyor.com/project/annoviko/pyclustering/branch/0.10.1.rel .. |0.10.1.rel覆盖率状态| image:: https://coveralls.io/repos/github/annoviko/pyclustering/badge.svg?branch=0.10.1.rel&ts=1 :target: https://coveralls.io/github/annoviko/pyclustering?branch=0.10.1.rel .. |下载次数| image:: https://pepy.tech/badge/pyclustering :target: https://pepy.tech/project/pyclustering .. |JOSS| image:: http://joss.theoj.org/papers/10.21105/joss.01230/status.svg :target: https://doi.org/10.21105/joss.01230

版本历史

0.10.1.22020/11/25
0.10.1.12020/11/24
0.10.12020/11/19
0.10.0.12020/08/17
0.10.02020/08/17
0.9.3.12019/12/24
0.9.32019/12/23
0.9.22019/10/10
0.9.12019/09/04
0.9.02019/04/18
0.8.2-joss2019/04/11
0.8.22018/11/19
0.8.12018/05/29
0.8.02018/02/23
0.7.22017/10/23
0.7.12017/10/19
0.7.02017/10/16
0.6.62016/10/07

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