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

Få en solid forståelse av klyngeanalyse, en sentral usupervisert læringsteknikk for å avdekke mønstre i umerkede data. Utforsk det grunnleggende om K-Means, hierarkisk klynging, DBSCAN og GMM, og få praktisk erfaring med ekte datasett for å bygge selvtillit i anvendelse av klynging på reelle problemer.

Fordyp deg i det grunnleggende innen klyngeanalyse og oppdag hvordan det skiller seg fra klassifisering. Utforsk sentrale algoritmer, verktøy og biblioteker som driver denne teknikken for ikke-veiledet læring for å avdekke skjulte mønstre i data.

Få en grundig forståelse av sentrale forhåndsbehandlingsteknikker som sikrer effektiv klyngeanalyse. Lær hvordan man håndterer manglende verdier, koder kategoriske egenskaper, normaliserer data og velger passende avstandsmål og koblinger for å øke nøyaktigheten i klyngeanalysen.

Behersk ferdighetene som kreves for å anvende K-Means-klynging effektivt. Lær hvordan algoritmen fungerer, bestem det optimale antallet klynger, og få praktisk erfaring ved å implementere K-Means på både syntetiske og virkelige datasett.

Utforsk det grunnleggende innen hierarkisk klynging og lær hvordan man grupperer data i meningsfulle klynger ved hjelp av dendrogrammer. Bygg trygghet i å identifisere det optimale antallet klynger og implementere teknikken på både syntetiske og virkelige datasett.

Utforsk hvordan DBSCAN utmerker seg i å oppdage klynger med varierende former og håndtere støy i data. Lær mekanismene bak denne tetthetsbaserte algoritmen, hvordan punkter tilordnes klynger, og bruk den på både syntetiske og virkelige datasett med trygghet.

Få en grundig forståelse av Gaussiske blandingsmodeller og hvordan de bruker sannsynlighet for å modellere komplekse klyngeformer. Utforsk prinsippene for Gaussisk fordeling, lær hvordan GMM fungerer, og bygg selvtillit ved å anvende dem på både dummydata og virkelige data.

Utfordring: Implementering av Gaussiske Blandingsmodeller

Løsning

Awesome!

Utfordring: Implementering av Gaussiske Blandingsmodeller

Løsning

Awesome!