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Mahout机器学习平台之聚类算法具体剖析（含实例分析）

2016-01-31 18:52 381 查看

第一部分：

学习Mahout必需要知道的资料查找技能：

学会查官方帮助文档：

解压用于安装文件（mahout-distribution-0.6.tar.gz），找到例如以下位置。我将该文件解压到win7的G盘mahout目录下，路径例如以下所看到的：

G:\mahout\mahout-distribution-0.6\docs

学会查源码的凝视文档：

方案一：用maven创建一个mahout的开发环境（我用的是win7,eclipse作为集成开发环境，之后在Maven
Dependencies中找到对应的jar包《这些多是.class文件》，记得将源码文件解压到自己硬盘的一个目录中，之后填写源码的文件路径就可以）

方案二：直接用eclipse创建一个javaproject，将解压缩的源码文件加入到这个project。既能够查看。

Mahout官网：
http://mahout.apache.org/ https://builds.apache.org/job/Mahout-Quality/javadoc/
Mahout中的Shell命令进行操作：

/bin/mahout 方法名 -h

第二部分：

数据挖掘（机器学习）——聚类算法的简单介绍（如何使用各种聚类算法）：

1. 选择聚类算法，所面临的常见问题又哪些？

1）不同形状的数据集。不同形状的数据集。也须要採取不同的度量策略，或者不同的聚类算法。

2）不同的数据次序。

同样数据集，但数据输入次序不同，也会造成聚类的结果的不同。

3）噪声。不同的算法，对噪声的敏感程度不同。

2. 在高维的欧式空间，什么是“维数灾难”？

在高维下。全部点对的距离都差点儿相同（如欧式距离），或者是差点儿随意两个向量都是正交（利用夹角进行进行度量）。这样聚类就非常困难。

3. 常见的聚类算法的策略有哪些？

1）层次或凝聚式聚类。採取合并的方式，将邻近点或簇合并成一个大簇。

2）点分配。每次遍历数据集。将数据分配到一个临时适合的簇中，然后不断更新。

4. 层次聚类算法的复杂度是多少？

每次合并。都需计算出两个点对之间的距离，复杂度是O(n^2),兴许步骤的开销，分布正比与O((n-1)^2), O((n-2)^2)...，这样求和算下来，算法复杂度是O(n^3).

算法优化：

採用优先队列/最小堆来优化计算。优先队列的构建，第一步须要计算出每两个点的距离，这个开销是O(N^2).普通情况下，N个元素，单纯的优先队列的构建开销为O（N），若是N^2个距离值，则建堆的开销是O(N^2)。

第二步。合并，合并须要一个删除、计算和又一次插入的过程。由于合并一个簇对，就须要更新N个元素，开销为O(N*logN)。总的开销为O((N^2)
* logN).

所以。总的算法复杂度为O((N^2) * logN).

5. 欧式空间与非欧式空间下，常见的簇之间的距离度量有哪些？

欧式空间：

1）两个簇之间的质心之间的距离最小

2）两个簇中全部点之间的最短距离

3）两个簇之间全部点对的平均距离

4）将具有最小半径的两个簇进行合并。簇的半径：簇内的点到质心的最大距离

5）将具有最小直径的两个簇进行合并。簇的直径：簇内随意两点间的最大距离

非欧式空间，簇的中心点定义，该点距离其它点的距离近期。怎样计算？

1）该点到簇中其它全部点的距离之和（求和），1-范数

2）该点到簇中其它点的最大距离（最大值），无穷-范数

3）该点到簇中其它点的平方和（平方和），2-范数

6. k-means、k均值算法

点分配式的聚类算法。一般用于球形或凸集的数据集。

算法过程例如以下：

1）初始化k个选择点作为最初的k个簇的中心

2）计算每一个点分别到k个簇的中心。并将点分配到其距离近期的簇中

3）由分配的点集，分别更新每一个簇的中心。然后回到2，继续算法，直到簇的中心变化小于某个阈值

7. k-means算法的两个问题？

1）初始化选择点；经常使用的方式是尽量选择距离比較远的点（方法：依次计算出与已确定的点的距离，并选择距离最大的点），或者首先採取层次聚类的方式找出k个簇

2）怎样选取k值；k值选取不当，会导致的问题？当k的数目低于真实的簇的数目时。平均直径或其它分散度指标会高速上升能够採用多次聚类。然后比較的方式。多次聚类，通常是採用1,
2, 4, 8...数列的方式，然后找到一个指标在v/2, v时，获取较好的效果，然后再使用二分法，在[v/2, v]之间找到最佳的k值。

8. CURE算法

使用场景：

不论什么形状的簇，如S形、环形等等，不须要满足正态分布，欧式空间。能够用于内存不足的情况

特征：

簇的表示不是採用质心。而是用一些代表点的集合来表示。

算法步骤：

1）初始化。

抽取样本数据在内存中进行聚类。方法能够採用层次聚类的方式，形成簇之后，从每一个簇中再选取一部分点作为簇的代表点，而且每一个簇的代表点之间的距离尽量远。对每一个代表点向质心移动一段距离，距离的计算方法：点的位置到簇中心的距离乘以一个固定的比例，如20%。

2）对簇进行合并。当两个簇的代表点之间足够近，那么就合并这两个簇，直到没有更足够接近的簇。

3）点分配。

对全部点进行分配。即将点分配给与代表点近期的簇。

9. GRGPF算法

场景：

非欧式空间，可用于内存不足的情况（对数据抽样）

特征：

同一时候使用了层次聚类和点分配的的思想。

怎样表示簇？

数据特征：簇包括点的数目，簇中心点，离中心点近期的一些点集和最远的一些点集，ROWSUM(p)即点p到簇中其它店的距离平方和。

靠近中心的点集便于改动中心点的位置，而远离中心的点便于对簇进行合并。

簇的组织：类似B-树结构。首先。抽取样本点，然后做层次聚类。就形成了树T的结构。

然后，从树T中选取一系列簇。即是GRGPF算法的初始簇。然后将T中具有同样祖先的簇聚合，表示树中的内部节点。

点的分配：对簇进行初始化之后。将每一个点插入到距离近期的那个簇。

详细处理的细节更为复杂，假设对B-树比較了解，应该有帮助。

10. 流聚类，怎样对近期m个点进行聚类？

N个点组成的滑动窗体模型。类似DGIM算法中统计1的个数。

1）首先。划分桶，桶的大小是2的次幂，每一级桶的个数最多是b个。

2）其次，对每一个桶内的数据进行聚类，如採用层次聚类的方法。

3）当有新数据来临，须要新建桶，或者合并桶。这个类似于GDIM，但除了合并，还须要合并簇。当流内聚类的模型变化不是非常快的时候，能够採取直接质心合并的方式。

4）查询应答：对近期的m个点进行聚类，当m不在桶的分界线上时。能够採用近似的方式求解，仅仅需求出包括m个点的最少桶的结果。

第三部分：

Mahout中实现经常使用距离的计算：下面摘自mahout-core-0.6.jar包中

对以上进行距离进行解析：

皮尔森相关度

类名：PearsonCorrelationSimilarity

原理：用来反映两个变量线性相关程度的统计量

范围：[-1,1]。绝对值越大。说明相关性越强，负相关对于推荐的意义小。

说明：1、不考虑重叠的数量；2、假设仅仅有一项重叠，无法计算相似性（计算过程被除数有n-1）。3、假设重叠的值都相等，也无法计算相似性（标准差为0，做除数）。

该相似度并非最好的选择，也不是最坏的选择，仅仅是由于其easy理解。在早期研究中常常被提起。使用Pearson线性相关系数必须如果数据是成对地从正态分布中取得的。而且数据至少在逻辑范畴内必须是等间距的数据。

Mahout中，为皮尔森相关计算提供了一个扩展，通过添加一个枚举类型（Weighting）的參数来使得重叠数也成为计算相似度的影响因子。

欧式距离相似度

类名：EuclideanDistanceSimilarity

原理：利用欧式距离d定义的相似度s。s=1 / (1+d)。

范围：[0,1]，值越大，说明d越小。也就是距离越近，则相似度越大。

说明：同皮尔森相似度一样，该相似度也没有考虑重叠数对结果的影响。相同地，Mahout通过添加一个枚举类型（Weighting）的參数来使得重叠数也成为计算相似度的影响因子。

余弦相似度

类名：PearsonCorrelationSimilarity和UncenteredCosineSimilarity

原理：多维空间两点与所设定的点形成夹角的余弦值。

范围：[-1,1]，值越大，说明夹角越大，两点相距就越远，相似度就越小。

说明：在数学表达中，假设对两个项的属性进行了数据中心化。计算出来的余弦相似度和皮尔森相似度是一样的，在mahout中，实现了数据中心化的过程，所以皮尔森相似度值也是数据中心化后的余弦相似度。

另外在新版本号中，Mahout提供了UncenteredCosineSimilarity类作为计算非中心化数据的余弦相似度。

Spearman秩相关系数

类名：SpearmanCorrelationSimilarity

原理：Spearman秩相关系数通常被觉得是排列后的变量之间的Pearson线性相关系数。

范围：{-1.0,1.0}。当一致时为1.0，不一致时为-1.0。

说明：计算很慢，有大量排序。针对推荐系统中的数据集来讲，用Spearman秩相关系数作为相似度量是不合适的。

曼哈顿距离

类名：CityBlockSimilarity

原理：曼哈顿距离的实现，同欧式距离相似。都是用于多维数据空间距离的測度

范围：[0,1]，同欧式距离一致，值越小。说明距离值越大，相似度越大。

说明：比欧式距离计算量少，性能相对高。

Tanimoto系数

类名：TanimotoCoefficientSimilarity

原理：又名广义Jaccard系数，是对Jaccard系数的扩展，等式为

范围：[0,1]，全然重叠时为1。无重叠项时为0，越接近1说明越相似。

说明：处理无打分的偏好数据。

对数似然相似度

类名：LogLikelihoodSimilarity

原理：重叠的个数。不重叠的个数，都没有的个数

范围：详细可去百度文库中查找论文《Accurate Methods for the Statistics ofSurprise and Coincidence》

说明：处理无打分的偏好数据，比Tanimoto系数的计算方法更为智能。

參考网址：/article/5315287.html

Mahout中聚类实现的算法：

官网算法Clustering算法摘录：

· Canopy Clustering -single machine/MapReduce
(deprecated, will beremoved once Streaming k-Means is stable enough)

· k-Means Clustering -single machine / MapReduce

· Fuzzy k-Means -single machine / MapReduce

· Streaming k-Means -single machine / MapReduce

· Spectral Clustering -MapReduce

官网參考网址：http://mahout.apache.org/users/basics/algorithms.html

源码中聚类算法的实现：下面摘自mahout-core-0.6.jar包中

对以上各种聚类类的解析：

第四部分：

用Mahout进行实例分析（K-means、canopy、fuzzy
k-means）

步骤简单介绍：

A、数据转换及对应的命令简单介绍

B、K-means、canopy、fuzzy
k-means命令。參数简单介绍

C、mahout操作k-means、canopy、fuzzy
k-means聚类的具体命令

D、用K-means算法进行操作，之后用R进行可视化操作

具体步骤：

A、数据转换及对应的命令简单介绍

Mahout类：org.apache.mahout.clustering.conversion.InputDriver

作用：这个类，是将文本文件里（.txt格式）用空格分隔的浮点型数字转换为Mahout中的序列文件（VectorWritable类型）。这个类型适合集群任务，有些Mahout任务，则须要任务是一般类型。

源码的位置：mahout-integration-0.6.jar

命令使用：mahoutorg.apache.mahout.clustering.conversion.InputDriver http:// \

–i /user/hadoop/mahout6/p04-17.txt \

-o /user/hadoop/mahout6/vecfile \

-v org.apache.mahout.math.RandomAccessSparseVector

数据集下载：p04-17.txt

对于文本数据。数据处理及相关的类（注解：文本转换为序列文件，序列文件转换为向量文件，以下几个类。主要是对文本文件进行挖掘时用）：

向量文本类型（向量文件的存储方式）：

B、K-means、canopy、fuzzy k-means命令，參数简单介绍

Mahout之k-means命令使用參数简单介绍：

Mahout之canopy命令使用參数简单介绍：

Mahout之fuzzy k-means命令使用參数简单介绍：

C、mahout操作k-means、canopy、fuzzy
k-means聚类的具体命令

Mahout之数据预处理：

mahoutorg.apache.mahout.clustering.conversion.InputDriver \

–i /user/hadoop/mahout6/p04-17.txt \

-o /user/hadoop/mahout6/vecfile \

-v org.apache.mahout.math.RandomAccessSparseVector

Mahout之k-means命令：

mahout kmeans -i /user/hadoop/mahout6/vecfile -o/user/hadoop/mahout6/result1 -c /user/hadoop/mahout6/clu1 -x 20 -k 2 -cd 0.1-dm org.apache.mahout.common.distance.SquaredEuclideanDistanceMeasure -cl

Mahout之canopy命令：

mahout canopy -i /user/hadoop/mahout6/vecfile -o /user/hadoop/mahout6/canopy-result-t1 1 -t2 2 –ow

Mahout之fuzzy k-means命令：

mahoutfkmeans -i /user/hadoop/mahout6/vecfile

-o/user/hadoop/mahout6/fuzzy-kmeans-result

-c/user/hadoop/mahout6/fuzzy-kmeans-centerpt -m 2 -x 20 -k 2 -cd 0.1

-dmorg.apache.mahout.common.distance.SquaredEuclideanDistanceMeasure -ow -cl

D、用K-means算法进行操作，之后用R进行可视化操作（导出K-means算法生成的数据）

聚类结果分析：

数据导出命令帮助文档信息：

实例命令行例如以下所看到的（本案例脚本是用mahout之k-means算法生成的数据导出）：

将数据转换为CSV格式：

mahoutclusterdump -s /user/hadoop/mahout6/result2/clusters-1-final -p/user/hadoop/mahout6/result2/clusteredPoints -o /home/hadoop/cluster1.csv -ofCSV

将数据转换为TXT格式：

mahoutclusterdump -s /user/hadoop/mahout6/result2/clusters-1-final -p/user/hadoop/mahout6/result2/clusteredPoints -o /home/hadoop/cluster1.txt -ofTEXT

导出后的数据格式：

用R语言进行效果展示（输出的数据格式能够參考上图所看到的）：

mahoutkmeans -i /user/hadoop/mahout6/vecfile -o /user/hadoop/mahout6/resultTest2 -c/user/hadoop/mahout6/cluTest1-x 20 -cd 0.00001 -dmorg.apache.mahout.common.distance.SquaredEuclideanDistanceMeasure
-cl

mahoutclusterdump -s /user/hadoop/mahout6/result2/clusters-1-final -p/user/hadoop/mahout6/result2/clusteredPoints -o /home/hadoop/cluster1.csv -ofCSV

将上面聚类生成的四个数据进行处理，分成四个文件，之后按例如以下R代码进行可视化处理：

R參考代码：

> c1<-read.csv(file=\"2/cluster1.csv\",sep=\",\",header=FALSE)

> c2<-read.csv(file=\"2/cluster2.csv\",sep=\",\",header=FALSE)

> c3<-read.csv(file=\"2/cluster3.csv\",sep=\",\",header=FALSE)

> c4<-read.csv(file=\"2/cluster4.csv\",sep=\",\",header=FALSE)

> y<-rbind(c1,c2,c3,c4)

> cols<-c(rep(1,nrow(c1)),rep(2,nrow(c2)),rep(3,nrow(c3)),rep(4,nrow(c4)))

> plot(y, col=c(\"black\",\"blue\")[cols])

> q()

> plot(y, col=c(\"black\",\"blue\",\"green\",\"yellow\")[cols])

> center<-matrix(c(0.764, 0.182,0.369, 0.378,0.749, 0.551,0.422, 0.671),ncol=2,byrow=TRUE)

> points(center, col=\"violetred\", pch = 19)

第四部分：

数据预处理遇到的问题（输入例如以下命令报错）：

mahoutorg.apache.mahout.clustering.conversion.InputDriver \

–i /user/hadoop/mahout6/p04-17.txt \

-o /user/hadoop/mahout6/vecfile \

-v org.apache.mahout.math.RandomAccessSparseVector

问题解决方式（查看源码——具体方法请參看文章開始）：

这个类（mahoutorg.apache.mahout.clustering.conversion.InputDriver）位置位于源码中的mahout-integration-0.6.jar的jar包下。如上图所看到的：

英文解析：（摘录源代码凝视文件）

This class converts text files containing space-delimited floating point numbers intoMahout sequence files of VectorWritable suitable for input to the clusteringjobs in particular,
and any Mahout job requiring this input in general.

中文解析：（摘自源代码凝视文件）

这个类，是将文本文件里（.txt格式）用空格分隔的浮点型数字转换为Mahout中的序列文件（VectorWritable类型），这个类型适合集群任务。有些Mahout任务，则须要任务是一般类型。

mahout org.apache.mahout.clustering.conversion.InputDriver在源码中的位置：

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