import unittest
import importlib
import numpy as np


def _dynamic_test(test_case, condition, success_message, failure_message):
    if condition:
        test_case._testMethodName = success_message
        test_case.assertTrue(True, success_message)
    else:
        test_case._testMethodName = failure_message
        test_case.fail(failure_message)


def get_first_differing_index(expected_array, actual_array):
    for i, (val_1, val_2) in enumerate(zip(expected_array, actual_array)):
        if not np.array_equal(val_1, val_2):
            return i, expected_array[i], actual_array[i]

    if len(expected_array) > len(actual_array):
        return len(actual_array), expected_array[len(actual_array)], None
    else:
        return len(expected_array), None, actual_array[len(expected_array)]


class TestUserCode(unittest.TestCase):

    def test_gmm_variable_is_declared(self):
        import user_code
        _dynamic_test(
            self,
            hasattr(user_code, 'gmm'),
            "The `gmm` variable is declared.",
            "Expected `gmm` to be declared."
        )

    def test_gmm_is_gaussian_mixture_with_3_components_and_random_state_42(self):
        import user_code
        from sklearn.mixture import GaussianMixture

        variable = 'gmm'
        actual_value = getattr(user_code, variable, None)
        if actual_value is None:
            condition = False
            failure_message = f"The `{variable}` variable is not declared."
        elif isinstance(actual_value, GaussianMixture):
            condition = actual_value.n_components == 3 and actual_value.random_state == 42
            failure_message = f"Expected `{variable}` to be a `GaussianMixture` with `3` clusters and `random_state=42`, but got `n_components={actual_value.n_components}` and `random_state={actual_value.random_state}`."
        else:
            condition = False
            failure_message = f"`{variable}` is not a `GaussianMixture`."

        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "`gmm` is a `GaussianMixture` with `3` clusters and `random_state=42`.",
            failure_message
        )

    def test_labels_variable_is_declared(self):
        import user_code
        _dynamic_test(
            self,
            hasattr(user_code, 'labels'),
            "The `labels` variable is declared.",
            "Expected `labels` to be declared."
        )

    def test_labels_is_correct(self):
        import user_code

        from sklearn.datasets import make_blobs
        from sklearn.mixture import GaussianMixture

        # Generating synthetic dataset
        data, _ = make_blobs(n_samples=300, centers=3, cluster_std=2.0, random_state=42)

        # Initialize the model and predict the labels
        gmm = GaussianMixture(n_components=3, random_state=42)
        expected_value = gmm.fit_predict(data)

        variable = 'labels'
        actual_value = getattr(user_code, variable, None)
        condition = False
        if actual_value is None:
            failure_message = f"The `{variable}` variable is not declared."
        elif not isinstance(actual_value, np.ndarray):
            failure_message = f"`{variable}` is not a `numpy.ndarray`."
        elif actual_value.size == 0:
            failure_message = f"`{variable}` is empty."
        elif np.array_equal(actual_value, expected_value):
            condition = True
            failure_message = None
        else:
            idx, expected_element, actual_element = get_first_differing_index(expected_value, actual_value)
            failure_message = f"Expected `{variable}` to contain `{expected_element}` at index {idx}, but got `{actual_element}`."

        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            f"`{variable}` contains the correct data.",
            failure_message
        )

    def test_cluster_points_variable_is_declared(self):
        import user_code
        _dynamic_test(
            self,
            hasattr(user_code, 'cluster_points'),
            "The `cluster_points` variable is declared.",
            "Expected `cluster_points` to be declared."
        )

    def test_clusters_is_correct(self):
        import user_code
        from sklearn.datasets import make_blobs
        from sklearn.mixture import GaussianMixture

        data, _ = make_blobs(n_samples=300, centers=3, cluster_std=2.0, random_state=42)
        gmm = GaussianMixture(n_components=3, random_state=42)
        labels = gmm.fit_predict(data)

        clusters = []
        for i in range(3):
            cluster_points = data[labels == i]
            clusters.append(cluster_points)

        expected_value = clusters

        variable = 'clusters'
        actual_value = getattr(user_code, variable, None)
        condition = False
        if actual_value is None:
            failure_message = f"The `{variable}` variable is not declared."
        elif not isinstance(actual_value, list):
            failure_message = f"`{variable}` is not a `list`."
        elif not actual_value:
            failure_message = f"`{variable}` is empty."
        elif all(np.array_equal(a, b) for a, b in zip(actual_value, expected_value)):
            condition = True
            failure_message = None
        elif len(actual_value) != 3:
            failure_message = f"Expected `{variable}` to contain `3` arrays, but got `{len(actual_value)}`."
        else:
            for i in range(len(actual_value)):
                if isinstance(actual_value[i], np.ndarray):
                    if np.array_equal(actual_value[i], expected_value[i]):
                        continue
                    idx, expected_element, actual_element = get_first_differing_index(expected_value[i], actual_value[i])
                    failure_message = f"Expected `{variable}[{i}]` to contain `{expected_element}` at index {idx}, but got `{actual_element}`."
                else:
                    failure_message = f"`{variable}[{i}]` is not a `numpy.ndarray`."
                break

        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "`cluster_points` are correctly selected from `data` using `labels`.",
            failure_message
        )


if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

test_main.py

Acquisire una solida comprensione dell'analisi dei cluster, una tecnica fondamentale di apprendimento non supervisionato per individuare schemi in dati non etichettati. Esplorare i concetti essenziali di K-Means, Clustering Gerarchico, DBSCAN e GMM, con esperienza pratica su dataset reali per rafforzare la fiducia nell'applicazione del clustering a problemi reali.

Approfondimento sui fondamenti del clustering e sulle differenze rispetto alla classificazione. Esplorazione degli algoritmi, strumenti e librerie essenziali che alimentano questa tecnica di apprendimento non supervisionato per individuare schemi nascosti nei dati.

Acquisizione di una solida comprensione delle principali tecniche di preprocessamento che garantiscono un clustering efficace. Gestione dei valori mancanti, codifica delle variabili categoriche, normalizzazione dei dati e selezione di misure di distanza e metodi di collegamento appropriati per migliorare l'accuratezza del clustering.

Acquisire le competenze necessarie per applicare efficacemente il clustering K-Means. Comprendere il funzionamento dell'algoritmo, determinare il numero ottimale di cluster e acquisire esperienza pratica implementando K-Means su dataset sintetici e reali.

Esplora i fondamenti della clusterizzazione gerarchica e scopri come raggruppare i dati in cluster significativi utilizzando i dendrogrammi. Acquisizione di competenze nell'identificazione del numero ottimale di cluster e nell'applicazione della tecnica su dataset sintetici e reali.

Scopri come DBSCAN eccelle nell'individuare cluster di forme diverse e nella gestione del rumore nei dati. Esplora i meccanismi alla base di questo algoritmo basato sulla densità, le modalità di assegnazione dei punti ai cluster e la sua applicazione sia a set di dati sintetici che reali con sicurezza.

Acquisire una solida comprensione dei Gaussian Mixture Models e di come utilizzano la probabilità per modellare forme di cluster complesse. Esaminare i principi della distribuzione gaussiana, analizzare il funzionamento dei GMM e consolidare le conoscenze applicandoli sia a dati simulati che reali.

Sfida: Implementazione Dei Modelli a Miscela Gaussiana

Soluzione

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