Merge branch 'main' of ssh://ssh.hesge.ch:10572/ia-et-machine-learning/tp-clustering into main

main.py

@@ -30,7 +30,9 @@ def manhattan_distance(x1: np.ndarray, x2: np.ndarray) -> float:
     Returns:
         float: La distance de Manhattan entre x1 et x2.
     """
-    return np.sum(np.abs(x1 - 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:
@@ -62,21 +64,19 @@ def k_means(X: np.ndarray, k: int, max_iterations: int = 100) -> Tuple[np.ndarra
     """
     # Initialisation des k-centroïdes de manière aléatoire
     np.random.seed(0)
-    centroids = X[np.random.choice(X.shape[0], k, replace=False)]
+    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 à chaque itération
+    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)
 
@@ -88,7 +88,6 @@ def k_means(X: np.ndarray, k: int, max_iterations: int = 100) -> Tuple[np.ndarra
             total_distance += cluster_distance
 
         distances_history.append(total_distance)
-
         # Affichage des clusters à cette itération
         plt.figure(figsize=(8, 6))
         for i in range(k):
@@ -125,7 +124,7 @@ if __name__ == "__main__":
     # afficher les nouveaux cluster à chaque itérations
 
     # Charger les données depuis le fichier CSV
-    df = import_csv("Data/iris.csv", None)
+    df = import_csv("Data/iris.csv", h=None)
     X = df.iloc[:, :-1].values
 
     k = 3