φυβλαςのβλογ
phyblasのブログ



[python] การใช้ฟังก์ชัน cdist, pdist และ squareform ใน scipy เพื่อหาระยะห่างระหว่างจุดต่างๆ
เขียนเมื่อ 2018/07/22 19:17
แก้ไขล่าสุด 2021/09/28 16:42
บทความนี้เขียนขึ้นเพื่อเสริมเนื้อหาการเรียนรู้ของเครื่อง โดยจะแนะนำฟังก์ชันของ scipy ที่เกี่ยวกับการหาระยะห่างระหว่างจุด

ในการเขียนโปรแกรมการเรียนรู้ของเครื่อง การคำนวณระยะห่างระหว่างจุดข้อมูลมีความสำคัญ ถูกใช้บ่อยในหลายเทคนิค เช่น วิธีการเพื่อนบ้านใกล้สุด k ตัว, วิธีการ k เฉลี่ย และเทคนิคที่ต้องคำนวณฟังก์ชันเคอร์เนล

ฟังก์ชันที่จะแนะนำคือ cdist, pdist และ squareform ซึ่งอยู่ในมอดูลย่อย scipy.spatial.distance ของ scipy



pdist

ฟังก์ชัน pdist มีไว้หาระยะห่างระหว่างจุดต่างๆที่อยู่ในอาเรย์

ระยะทางที่เราคุ้นเคยกันทั่วไปนั้นเรียกว่าระยะทางแบบยูคลิด (欧几里得距离, Euclidean distance) คือรากที่สองของผลรวมค่ายกกำลังสอง
..(1)

ค่าที่ใช้คำนวณใน pdist ต้องเป็นอาเรย์สองมิติของตำแหน่งจุด

ผลที่ได้จะเป็นการจับคู่ทุกจุดที่ป้อนเข้าไปแล้วหาระยะห่างทีละคู่ ดังนั้นถ้ามี n ตัวจะได้ออกมาเป็นจำนวน (n*(n-1))/2

เช่นถ้าใส่อาเรย์ [[x1,y1],[x2,y2],[x3,y3]] แล้วผลที่ได้จะเป็น [((x1-x2)**2+(y1-y2)**2)**0.5, ((x1-x3)**2+(y1-y3)**2)**0.5, ((x2-x3)**2+(y2-y3)**2)**0.5]

ตัวอย่าง
import numpy as np
from scipy.spatial.distance import pdist
X = np.array([[0.,0],[0,3],[4,3],[0,6]])
print(pdist(X))
# ได้ [ 3.  5.  6.  4.  3.  5.]


นอกจากจะหาระยะทางแบบยูคลิดแล้วในโลกคณิตศาสตร์มีวิธีในการวัดระยะทางอยู่หลากหลายรูปแบบ

ยกตัวอย่างเช่นระยะทางแมนฮัตตัน (曼哈顿距离, Manhattan distance) เป็นระยะทางที่เกิดจากการเอาระยะทางแต่ละมิติมาบวกกันแบบกำลังหนึ่ง
..(2)

ถ้าจะคำนวณระยะทางแบบอื่นที่ไม่ใช่ยูคลิดธรรมดาให้ใส่ระบุรูปแบบลงไป

เช่นถ้าต้องการระยะทางแมนฮัตตันสามารถคำนวณโดยใส่รูปแบบระยะทางเป็น cityblock
pdist(X,'cityblock')
#ได้ array([ 3.,  7.,  6.,  4.,  3.,  7.])
ระยะทางยูคลิดและแมนฮัตตันเป็นรูปแบบหนึ่งของระยะทางมินคอฟสกี (明氏距离, Minkowski distance)
..(3)

โดย p เป็นเลขชี้กำลัง จะมีค่าเท่าไหร่ก็ได้ ถ้า p=1 จะเป็นแมนฮัตตัน ถ้า p=2 จะเป็นยูคลิด

ถ้าต้องการระยะทางแบบมินคอฟสกีก็ให้ใส่รูปแบบเป็น minkowski และต้องระบุค่า p เป็นเลขยกกำลังที่ต้องการ (ถ้าไม่ระบุจะเป็น p=2 คือเป็นยูคลิด)
print(pdist(X,'minkowski',p=3))
# ได้ array([ 3.        ,  4.49794145,  6.        ,  4.        ,  3.        ,  4.49794145])
นอกจากนี้ยังมี sqeuclidean คือระยะทางยูคลิดยกกำลังสอง หรือก็คือผลรวมกำลังสองที่ไม่มีการถอดราก

ที่จริงจะคำนวณระยะทางยูคลิดแบบธรรมดา (euclidean) แล้วค่อยมายกกำลังสองอีกที pdist(X,'euclidean')**2 แบบนี้ก็ได้ แต่ทำแบบนี้จะใช้เวลามากกว่าการใช้ pdist(X,'sqeuclidean') เล็กน้อย

ดังนั้นหากต้องการระยะทางยูคลิดยกกำลังสองอยู่แล้วใช้ pdist(X,'sqeuclidean') เป็นทางเลือกที่ดีที่สุด

นอกจากนี้ยังมีระยะทางชนิดอื่นๆอีกมากมาย ที่เหลือส่วนใหญ่เป็นคณิตศาสตร์ระดับสูงขึ้นไป สำหรับใช้เฉพาะทาง

ระยะทางชนิดต่างๆที่สามารถคำนวณได้ด้วย pdist ดูได้จาก
https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.spatial.distance.pdist.html



squareform

ส่วน squareform จะเป็นตัวแปลงระยะห่างไปอยู่ในรูปแบบของเมทริกซ์สมมาตร

ตัวอย่าง
from scipy.spatial.distance import squareform
print(squareform([1,2,3,4,5,6]))
ได้
[[0 1 2 3]
 [1 0 4 5]
 [2 4 0 6]
 [3 5 6 0]]
ก็คือค่าที่ใส่ไปจะถูกนำไปเรียงที่บนขวาและล่างซ้ายอย่างเป็นลำดับ

เมื่อใช้คู่กับ pdist ก็จะได้ระยะห่างของแต่ละคู่จุดออกมาเป็นเมทริกซ์
X = np.array([[0.,0],[0,3],[4,3],[0,6]])
print(squareform(pdist(X)))
ได้
[[ 0.  3.  5.  6.]
 [ 3.  0.  4.  3.]
 [ 5.  4.  0.  5.]
 [ 6.  3.  5.  0.]]
โดยแต่ละแถวแต่ละหลักจะแสดงถึงระยะห่างระหว่างจุดนั้นๆกับจุดที่เหลือ

นอกจากนี้ squareform ยังสามารถทำในสิ่งตรงข้าม คือแปลงเมทริกซ์สมมาตรกลับมาเป็นอาเรย์ของระยะทาง

ดังนั้น squareform(squareform(X)) จะได้เท่ากับ X

อย่างไรก็ตาม pdist มีไว้หาระยะห่างระหว่างสมาชิกในกลุ่มเดียวกันเท่านั้น ถ้าต้องการหาระยะห่างระหว่างจุดคนละกลุ่มให้ใช้ cdist



cdist

cdist เป็นฟังก์ชันสำหรับหาระยะห่างระหว่างจุดภายในอาเรย์สองชุดที่ป้อนเข้าไป โดยจะจับคู่แล้วแสดงผลออกมาเป็นเมทริกซ์

ถ้าใช้ cdist(X,X) จะกลายเป็นการหาระยะของจุดข้อมูลกลุ่มเดียวกัน จึงจะได้ผลเหมือนกับการใช้ squareform(pdist(X))

ตัวอย่าง
from scipy.spatial.distance import cdist
X1 = np.array([[0.,0],[3,0],[6,0]])
X2 = np.array([[1.,4],[3,4],[6,5],[-1,1]])
print(cdist(X1,X2,'sqeuclidean'))
ผลที่ได้จะเป็นเมทริกซ์ขนาด (len(X1),len(X2))
[[ 17.  25.  61.   2.]
 [ 20.  16.  34.  17.]
 [ 41.  25.  25.  50.]]


การคำนวณแบบเดียวกับที่ cdist ทำนั้น จริงๆแล้วหากให้เขียนฟังก์ชันขึ้นเองอาจเขียนได้เป็น
np.sum([(X2-x)**2 for x in X1],2)
หรือถ้าเข้าใจหลักการของอาเรย์ใน numpy ดี จะรู้ว่าสามารถเขียนแบบนี้ได้ ก็จะเร็วขึ้นกว่า
((X1[:,None]-X2[None])**2).sum(2)
ไม่ว่าแบบไหนก็จะได้ผลเหมือนกับ cdist(X1,X2,'sqeuclidean') เพียงแต่ใช้ cdist จะเร็วกว่ามาก



สรุปโดยรวมแล้ว เมื่อต้องการหาระยะห่างระหว่างจุด ใช้ pdist หรือ cdist แทนที่จะเขียนเอง จะประหยัดเวลาได้มาก


-----------------------------------------

囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧

ดูสถิติของหน้านี้

หมวดหมู่

-- คอมพิวเตอร์ >> เขียนโปรแกรม >> python >> scipy

ไม่อนุญาตให้นำเนื้อหาของบทความไปลงที่อื่นโดยไม่ได้ขออนุญาตโดยเด็ดขาด หากต้องการนำบางส่วนไปลงสามารถทำได้โดยต้องไม่ใช่การก๊อปแปะแต่ให้เปลี่ยนคำพูดเป็นของตัวเอง หรือไม่ก็เขียนในลักษณะการยกข้อความอ้างอิง และไม่ว่ากรณีไหนก็ตาม ต้องให้เครดิตพร้อมใส่ลิงก์ของทุกบทความที่มีการใช้เนื้อหาเสมอ

目次

日本による名言集
モジュール
-- numpy
-- matplotlib

-- pandas
-- manim
-- opencv
-- pyqt
-- pytorch
機械学習
-- ニューラル
     ネットワーク
javascript
モンゴル語
言語学
maya
確率論
日本での日記
中国での日記
-- 北京での日記
-- 香港での日記
-- 澳門での日記
台灣での日記
北欧での日記
他の国での日記
qiita
その他の記事

記事の類別



ติดตามอัปเดตของบล็อกได้ที่แฟนเพจ

  記事を検索

  おすすめの記事

ตัวอักษรกรีกและเปรียบเทียบการใช้งานในภาษากรีกโบราณและกรีกสมัยใหม่
ที่มาของอักษรไทยและความเกี่ยวพันกับอักษรอื่นๆในตระกูลอักษรพราหมี
การสร้างแบบจำลองสามมิติเป็นไฟล์ .obj วิธีการอย่างง่ายที่ไม่ว่าใครก็ลองทำได้ทันที
รวมรายชื่อนักร้องเพลงกวางตุ้ง
ภาษาจีนแบ่งเป็นสำเนียงอะไรบ้าง มีความแตกต่างกันมากแค่ไหน
ทำความเข้าใจระบอบประชาธิปไตยจากประวัติศาสตร์ความเป็นมา
เรียนรู้วิธีการใช้ regular expression (regex)
การใช้ unix shell เบื้องต้น ใน linux และ mac
g ในภาษาญี่ปุ่นออกเสียง "ก" หรือ "ง" กันแน่
ทำความรู้จักกับปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง
ค้นพบระบบดาวเคราะห์ ๘ ดวง เบื้องหลังความสำเร็จคือปัญญาประดิษฐ์ (AI)
หอดูดาวโบราณปักกิ่ง ตอนที่ ๑: แท่นสังเกตการณ์และสวนดอกไม้
พิพิธภัณฑ์สถาปัตยกรรมโบราณปักกิ่ง
เที่ยวเมืองตานตง ล่องเรือในน่านน้ำเกาหลีเหนือ
ตระเวนเที่ยวตามรอยฉากของอนิเมะในญี่ปุ่น
เที่ยวชมหอดูดาวที่ฐานสังเกตการณ์ซิงหลง
ทำไมจึงไม่ควรเขียนวรรณยุกต์เวลาทับศัพท์ภาษาต่างประเทศ

ไทย

日本語

中文