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.idea/misc.xml

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 <project version="4">
+  <component name="Black">
+    <option name="sdkName" value="Python 3.9 (tp-clustering)" />
+  </component>
   <component name="MarkdownSettingsMigration">
     <option name="stateVersion" value="1" />
   </component>

main.py

 # Importation des bibliothèques
-from typing import Tuple, List
 import pandas as pd
 import numpy as np
 import matplotlib.pyplot as plt
 
 
-def import_csv(filename: str, h: int or None) -> pd.DataFrame:
-    """
-    Importe un fichier CSV et retourne un DataFrame pandas.
-
-    Args:
-        filename (str): Le chemin du fichier CSV.
-        h (int or None, optional): L'entête du fichier CSV.
-
-    Returns:
-        pandas.DataFrame: Les données importées sous forme de DataFrame.
-    """
-    return pd.read_csv(filename, header=h)
-
-
 def manhattan_distance(x1: np.ndarray, x2: np.ndarray) -> float:
-    """
-    Calcule la distance de Manhattan (L2) entre deux vecteurs.
-
-    Args:
-        x1 (numpy.ndarray): Le premier vecteur.
-        x2 (numpy.ndarray): Le deuxième vecteur.
-
-    Returns:
-        float: La distance de Manhattan entre x1 et x2.
-    """
-    squared_diff = (x1 - x2) ** 2  # Carré des différences
-    l2_manhattan = np.sqrt(np.sum(squared_diff))  # Racine carrée de la somme des carrés
-    return l2_manhattan
-
-
-def assign_clusters(X: np.ndarray, centroids: np.ndarray) -> np.ndarray:
-    """
-    Attribue chaque point de données à son cluster le plus proche en utilisant la distance de Manhattan.
-
-    Args:
-        X (numpy.ndarray): Les données.
-        centroids (numpy.ndarray): Les centroïdes des clusters.
-
-    Returns:
-        numpy.ndarray: Les étiquettes de cluster attribuées à chaque point de données.
-    """
-    distances = np.array([[manhattan_distance(x, centroid) for centroid in centroids] for x in X])
-    return np.argmin(distances, axis=1)
-
-
-def k_means(X: np.ndarray, k: int, max_iterations: int = 100) -> Tuple[np.ndarray, np.ndarray]:
-    """
-    Implémente l'algorithme K-Means pour regrouper les données en k clusters.
-
-    Args:
-        X (numpy.ndarray): Les données à regrouper.
-        k (int): Le nombre de clusters à former.
-        max_iterations (int, optional): Le nombre maximal d'itérations. Défaut à 100.
+    distance = 0
+    if x1.shape == x2.shape:
+        for i in range(x1.size):
+            distance += np.abs(x1[i] - x2[i])
+    return distance
 
-    Returns:
-        tuple: Une paire contenant les étiquettes de cluster et les centroïdes finaux.
-    """
-    # Initialisation des k-centroïdes de manière aléatoire
-    np.random.seed(0)
-    centroids = X[np.random.choice(X.shape[0], k, replace=False)]  # séléctionne k points aléatoirement dans la liste X
 
-    old_centroids = np.zeros(centroids.shape)
-    new_centroids = centroids.copy()
-
-    distances_history = []  # Pour stocker la somme des distances
-
-    iteration = 0
-    # pour vérifier que les centroides ne changent plus , il faut check que l'ancien et le nouveau soient pareils , on ajoute tout de même un nombre d'itérations max pour ne pas tourner à l'infini
-    while not np.array_equal(old_centroids, new_centroids) and iteration < max_iterations:
-        iteration += 1
-        labels = assign_clusters(X, new_centroids)
-        old_centroids = new_centroids.copy()
-        for i in range(k):
-            new_centroids[i] = np.mean(X[labels == i], axis=0)
-
-        # Calcul de la somme des distances au sein de chaque cluster (fonction objectif)
-        total_distance = 0
-        for i in range(k):
-            cluster_points = X[labels == i]
-            cluster_distance = np.sum([manhattan_distance(point, new_centroids[i]) for point in cluster_points])
-            total_distance += cluster_distance
+if __name__ == '__main__':
+    dataset = pd.read_csv("Data/student-data-test.csv", header=0)
+    X = dataset.iloc[:, 1:].values
+    k = 3
 
-        distances_history.append(total_distance)
-        # Affichage des clusters à cette itération
-        plt.figure(figsize=(8, 6))
-        for i in range(k):
-            cluster_points = X[labels == i]
-            plt.scatter(cluster_points[:, 0], cluster_points[:, 1], label=f"Cluster {i + 1}")
-        plt.scatter(new_centroids[:, 0], new_centroids[:, 1], marker="X", color="black", label="Centroids")
-        plt.xlabel("Caractéristique 1")
-        plt.ylabel("Caractéristique 2")
+    # Initialisation des k-centroides de manière aléatoire
+    centroids = X[np.random.choice(X.shape[0], k, replace=False)]
+
+    max_iter = 100
+
+    # Algorithme K-Means
+    for i in range(max_iter):
+        # Créer des clusters vides
+        clusters = [[] for _ in range(k)]
+        # Sauvegarder les anciens centroïdes
+        for point in X:
+            distances = [manhattan_distance(point, centroid) for centroid in centroids]
+            cluster_index = np.argmin(distances)
+            clusters[cluster_index].append(point)
+
+        # Sauvegarder les anciens centroïdes
+        old_centroids = centroids.copy()
+
+        # Mettre à jour les centroïdes en calculant la moyenne des points dans chaque cluster
+        for j in range(k):
+            if len(clusters[j]) > 0:
+                centroids[j] = np.mean(clusters[j], axis=0)
+
+        # Afficher les centroides finaux et les clusters
+        for iteration, centroid in enumerate(centroids):
+            cluster_points = np.array(clusters[iteration])
+            plt.scatter(cluster_points[:, 0], cluster_points[:, 1], label=f"Cluster {iteration}")
+            plt.scatter(centroid[0], centroid[1], marker="x", s=200, c="red", label=f"Centroïde {iteration + 1}")
+
+        plt.xlabel("Grade 1")
+        plt.ylabel("Grade 2")
+        plt.title(f"Clustering K-Means {i}")
         plt.legend()
-        plt.title(f"Iteration {iteration}")
         plt.show()
 
-    # Tracer la somme des distances à chaque itération
-    plt.figure(figsize=(8, 6))
-    plt.plot(range(1, iteration + 1), distances_history, marker='o')
-    plt.xlabel("Iteration")
-    plt.ylabel("Somme des distances")
-    plt.title("Evolution de la somme des distances")
-    plt.show()
-
-    return labels, new_centroids
-
-
-if __name__ == "__main__":
-    # Initialiser k-centroides
-    # attribuer les points aux centroïde le plus proche (Manhattan / L2)
-    # Tant que les centroïdes bougent :
-    # Pour chaque cluster, calculer le point central du cluster (moyenne des coordonnées)
-    # noter si ancien centroïde ~= nouveau centroïde
-    # attribution des points aux nouveaux centroïdes
-    # calcul de la somme des distances au sein d'un cluster
-    # fonction objectif à minimiser
-    # plot la somme de la somme des distances à chaque itération
-    # afficher les nouveaux cluster à chaque itérations
-
-    # Charger les données depuis le fichier CSV
-    df = import_csv("Data/iris.csv", h=None)
-    X = df.iloc[:, :-1].values
-
-    k = 3
-
-    labels, centroids = k_means(X, k)
-
-    print("Nouveaux centroïdes finaux:")
-    print(centroids)
+        # Convergence ?
+        if np.all(old_centroids == centroids):
+            break
\ No newline at end of file