import time

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.axes import Axes

from sklearn import cluster, datasets
from sklearn.neighbors import kneighbors_graph
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

np.random.seed(0)

# Gera os datasets que foram escolhidos de forma que a
# escalabilidade dos algoritmos seja notada, mas não tão grande para gerar
# grande tempo de execução

# A quantidade de pontos ou amostras
n_samples = 1500

# Gera um dataset com formato de 2 círculos um dentro do outro
noisy_circles = datasets.make_circles(n_samples=n_samples, factor=.5,
                                      noise=.05)

# Gera um dataset com formato de 2 "meia-luas"
noisy_moons = datasets.make_moons(n_samples=n_samples, noise=.05)

# Gera um dataset com formato de bolas
blobs = datasets.make_blobs(n_samples=n_samples, random_state=8)

# Gera apenas pontos espalhados sem forma
no_structure = np.random.rand(n_samples, 2), None

colors = np.array([x for x in 'bgrcmykbgrcmykbgrcmykbgrcmyk'])
colors = np.hstack([colors] * 20)

clustering_names = [
    '[MBKMeans]', '[Aff.Propag.]', '[MeanShift]',
    '[Spec.Cluster.]', '[Ward(Hier.)]', '[Agg.Cluster.]',
    '[DBSCAN]', '[Birch(Hier.)]']

plt.figure(figsize=(len(clustering_names) * 2 + 3, 9.5))
plt.subplots_adjust(left=.02, right=.98, bottom=.001, top=.96, wspace=.05,
                    hspace=.01)

plot_num = 1

datasets = [noisy_circles, noisy_moons, blobs, no_structure]
for i_dataset, dataset in enumerate(datasets):
    X, y = dataset
    # normaliza o dataset
    X = StandardScaler().fit_transform(X)

    # estima uma largura de banda par o algoritmo mean shift
    # para poder estimar a densidade dos kernels

    bandwidth = cluster.estimate_bandwidth(X, quantile=0.3)

    # gera a matriz de adjacência para o algoritmo Ward

    connectivity = kneighbors_graph(X, n_neighbors=10, include_self=False)
    # make connectivity symmetric
    connectivity = 0.5 * (connectivity + connectivity.T)

    # Utiliza os algoritmos da biblioteca sklearn

    ms = cluster.MeanShift(bandwidth=bandwidth, bin_seeding=True)

    # Batch Kmeans é uma variação do Kmeans que converge mais rapidamente
    # porém há uma perda na qualidade dos clusters;
    # por padrão, essa função já usa a otimização do Kmeans++(a escolha
    # inteligente dos centroides iniciais)

    two_means = cluster.MiniBatchKMeans(n_clusters=2)

    ward = cluster.AgglomerativeClustering(n_clusters=2, linkage='ward',
                                           connectivity=connectivity)
    spectral = cluster.SpectralClustering(n_clusters=2,
                                          eigen_solver='arpack',
                                          affinity="nearest_neighbors")

    # eps é um parâmetro que indica a distância máxima entre duas amostras
    # para considerá-las vizinhas

    dbscan = cluster.DBSCAN(eps=.2)

    affinity_propagation = cluster.AffinityPropagation(damping=.9,
                                                       preference=-200)

    average_linkage = cluster.AgglomerativeClustering(
        linkage="average", affinity="cityblock", n_clusters=2,
        connectivity=connectivity)

    birch = cluster.Birch(n_clusters=2)

    clustering_algorithms = [
        two_means, affinity_propagation, ms, spectral, ward, average_linkage,
        dbscan, birch]

    for name, algorithm in zip(clustering_names, clustering_algorithms):
        # Calcula o tempo de execução
        t0 = time.time()
        algorithm.fit(X)
        t1 = time.time()
        if hasattr(algorithm, 'labels_'):
            y_pred = algorithm.labels_.astype(np.int)
        else:
            y_pred = algorithm.predict(X)

        # plotagem
        plt.subplot(4, len(clustering_algorithms), plot_num)
        if i_dataset == 0:
            plt.title(name, size=16)
        plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], color=colors[y_pred].tolist(), s=10)

        if hasattr(algorithm, 'cluster_centers_'):
            centers = algorithm.cluster_centers_
            center_colors = colors[:len(centers)]
            plt.scatter(centers[:, 0], centers[:, 1], s=100, c=center_colors)
        plt.xlim(-2, 2)
        plt.ylim(-2, 2)
        plt.xticks(())
        plt.yticks(())
        plt.text(.99, .01, ('%.2fs' % (t1 - t0)).lstrip('0'),
                 transform=plt.gca().transAxes, size=14,
                 horizontalalignment='right')
        plot_num += 1
        plt.axis('auto')

plt.show()
