深入机器学习系列5-bisecting-k-means
2017-08-29 09:32
323 查看
转载请注明出处：
bisecting-k-means|endymecy
二分
二分
分层聚类的策略一般有两种：
聚合。这是一种
分裂。这是一种
二分
1 二分
二分
二分
能够克服
二分
（1）把所有数据初始化为一个簇，将这个簇分为两个簇。
（2）选择满足条件的可以分解的簇。选择条件综合考虑簇的元素个数以及聚类代价（也就是误差平方和
（3）使用
（4）一直重复（2）（3）步，直到满足迭代结束条件。
以上过程隐含着一个原则是：因为聚类的误差平方和能够衡量聚类性能，该值越小表示数据点越接近于它们的质心，聚类效果就越好。
所以我们就需要对误差平方和最大的簇进行再一次的划分，因为误差平方和越大，表示该簇聚类越不好，越有可能是多个簇被当成一个簇了，所以我们首先需要对这个簇进行划分。
2 二分
上面代码中，
（1）初始化数据
（2）将所有数据初始化为一个簇，并计算代价
在上述代码中，第一行给每个向量加上一个索引，用以标明簇在最终生成的树上的深度，
这里的
这里计算误差平方和与第一章的公式有所不同，但是效果一致。这里计算聚类代价函数的公式如下所示：
获取第一个簇之后，我们需要做的就是迭代分裂可分裂的簇，直到满足我们的要求。迭代停止的条件是
这里，
（3）获取需要分裂的簇
在每一次迭代中，我们首先要做的是获取满足条件的可以分裂的簇。
这里选择分裂的簇用到了两个条件，即数据点的数量大于规定的最小数量以及代价小于等于
那么我们取包含数量最多的
（4）使用
我们知道，
第一步，随机的选择中心点，将可分裂簇分为两簇
在上面的代码中，用
第二步，迭代更新中心点
这段代码中，
重新分配簇之后，利用
（5）处理变量值为下次迭代作准备
bisecting-k-means|endymecy
二分k-means
算法
二分k-means算法是分层聚类（Hierarchical clustering）的一种，分层聚类是聚类分析中常用的方法。
分层聚类的策略一般有两种：
聚合。这是一种
自底向上的方法，每一个观察者初始化本身为一类，然后两两结合
分裂。这是一种
自顶向下的方法，所有观察者初始化为一类，然后递归地分裂它们
二分
k-means算法是分裂法的一种。
1 二分k-means
的步骤
二分k-means算法是
k-means算法的改进算法，相比
k-means算法，它有如下优点：
二分
k-means算法可以加速
k-means算法的执行速度，因为它的相似度计算少了
能够克服
k-means收敛于局部最小的缺点
二分
k-means算法的一般流程如下所示：
（1）把所有数据初始化为一个簇，将这个簇分为两个簇。
（2）选择满足条件的可以分解的簇。选择条件综合考虑簇的元素个数以及聚类代价（也就是误差平方和
SSE），误差平方和的公式如下所示，其中w(i)表示权重值，y∗表示该簇所有点的平均值。
（3）使用
k-means算法将可分裂的簇分为两簇。
（4）一直重复（2）（3）步，直到满足迭代结束条件。
以上过程隐含着一个原则是：因为聚类的误差平方和能够衡量聚类性能，该值越小表示数据点越接近于它们的质心，聚类效果就越好。
所以我们就需要对误差平方和最大的簇进行再一次的划分，因为误差平方和越大，表示该簇聚类越不好，越有可能是多个簇被当成一个簇了，所以我们首先需要对这个簇进行划分。
2 二分k-means
的源码分析
spark在文件
org.apache.spark.mllib.clustering.BisectingKMeans中实现了二分
k-means算法。在分步骤分析算法实现之前，我们先来了解
BisectingKMeans类中参数代表的含义。
class BisectingKMeans private ( private var k: Int, private var maxIterations: Int, private var minDivisibleClusterSize: Double, private var seed: Long)
上面代码中，
k表示叶子簇的期望数，默认情况下为4。如果没有可被切分的叶子簇，实际值会更小。
maxIterations表示切分簇的
k-means算法的最大迭代次数，默认为20。
minDivisibleClusterSize的值如果大于等于1，它表示一个可切分簇的最小点数量；如果值小于1，它表示可切分簇的点数量占总数的最小比例，该值默认为1。
BisectingKMeans的
run方法实现了二分
k-means算法，下面将一步步分析该方法的实现过程。
（1）初始化数据
//计算输入数据的二范式并转化为VectorWithNorm
val norms = input.map(v => Vectors.norm(v, 2.0)).persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK)
val vectors = input.zip(norms).map { case (x, norm) => new VectorWithNorm(x, norm) }（2）将所有数据初始化为一个簇，并计算代价
var assignments = vectors.map(v => (ROOT_INDEX, v)) var activeClusters = summarize(d, assignments) //格式为Map[index,ClusterSummary] val rootSummary = activeClusters(ROOT_INDEX)
在上述代码中，第一行给每个向量加上一个索引，用以标明簇在最终生成的树上的深度，
ROOT_INDEX的值为1。
summarize方法计算误差平方和，我们来看看它的实现。
private def summarize(
d: Int,
assignments: RDD[(Long, VectorWithNorm)]): Map[Long, ClusterSummary] = {
assignments.aggregateByKey(new ClusterSummaryAggregator(d))(
//分区内循环添加
seqOp = (agg, v) => agg.add(v),
//分区间合并
combOp = (agg1, agg2) => agg1.merge(agg2)
).mapValues(_.summary)
.collect().toMap
}这里的
d表示特征维度，代码对
assignments使用
aggregateByKey操作，根据
key值在分区内循环添加（
add）数据，在分区间合并（
merge）数据集，转换成最终
ClusterSummaryAggregator对象，然后针对每个
key，调用
summary方法，计算。
ClusterSummaryAggregator包含三个很简单的方法，分别是
add，
merge以及
summary。
private class ClusterSummaryAggregator(val d: Int) extends Serializable {
private var n: Long = 0L
private val sum: Vector = Vectors.zeros(d) //向量和
private var sumSq: Double = 0.0 //向量的范数平方和
//添加一个VectorWithNorm对象到ClusterSummaryAggregator对象中
def add(v: VectorWithNorm): this.type = {
n += 1L
sumSq += v.norm * v.norm
BLAS.axpy(1.0, v.vector, sum)
this
}
//合并两个ClusterSummaryAggregator对象
def merge(other: ClusterSummaryAggregator): this.type = {
n += other.n
sumSq += other.sumSq
//y += a * x
BLAS.axpy(1.0, other.sum, sum)
this
}
def summary: ClusterSummary = {
//求平均值
val mean = sum.copy
if (n > 0L) {
//x = a * x
BLAS.scal(1.0 / n, mean)
}
val center = new VectorWithNorm(mean)
//所有点的范数平方和减去n乘以中心点范数平方，得到误差平方和
val cost = math.max(sumSq - n * center.norm * center.norm, 0.0)
new ClusterSummary(n, center, cost)
}
}这里计算误差平方和与第一章的公式有所不同，但是效果一致。这里计算聚类代价函数的公式如下所示：
获取第一个簇之后，我们需要做的就是迭代分裂可分裂的簇，直到满足我们的要求。迭代停止的条件是
activeClusters为空，或者
numLeafClustersNeeded为0（即没有分裂的叶子簇）,或者迭代深度大于
LEVEL_LIMIT。
while (activeClusters.nonEmpty && numLeafClustersNeeded > 0 && level < LEVEL_LIMIT)
这里，
LEVEL_LIMIT是一个较大的值，计算方法如下。
private val LEVEL_LIMIT = math.log10(Long.MaxValue) / math.log10(2)
（3）获取需要分裂的簇
在每一次迭代中，我们首先要做的是获取满足条件的可以分裂的簇。
//选择需要分裂的簇
var divisibleClusters = activeClusters.filter { case (_, summary) =>
(summary.size >= minSize) && (summary.cost > MLUtils.EPSILON * summary.size)
}
// If we don't need all divisible clusters, take the larger ones.
if (divisibleClusters.size > numLeafClustersNeeded) {
divisibleClusters = divisibleClusters.toSeq.sortBy { case (_, summary) =>
-summary.size
}.take(numLeafClustersNeeded)
.toMap
}这里选择分裂的簇用到了两个条件，即数据点的数量大于规定的最小数量以及代价小于等于
MLUtils.EPSILON * summary.size。并且如果可分解的簇的个数多余我们规定的个数
numLeafClustersNeeded即
(k-1)，
那么我们取包含数量最多的
numLeafClustersNeeded个簇用于分裂。
（4）使用
k-means算法将可分裂的簇分解为两簇
我们知道，
k-means算法分为两步，第一步是初始化中心点，第二步是迭代更新中心点直至满足最大迭代数或者收敛。下面就分两步来说明。
第一步，随机的选择中心点，将可分裂簇分为两簇
//切分簇
var newClusterCenters = divisibleClusters.flatMap { case (index, summary) =>
//随机切分簇为两簇，找到这两个簇的中心点
val (left, right) = splitCenter(summary.center, random)
Iterator((leftChildIndex(index), left), (rightChildIndex(index), right))
}.map(identity)在上面的代码中，用
splitCenter方法将簇随机地分为了两簇，并返回相应的中心点，它的实现如下所示。
private def splitCenter(
center: VectorWithNorm,
random: Random): (VectorWithNorm, VectorWithNorm) = {
val d = center.vector.size
val norm = center.norm
val level = 1e-4 * norm
//随机的初始化一个点，并用这个点得到两个初始中心点
val noise = Vectors.dense(Array.fill(d)(random.nextDouble()))
val left = center.vector.copy
//y += a * x,left=left-level*noise
BLAS.axpy(-level, noise, left)
val right = center.vector.copy
//right=right+level*noise
BLAS.axpy(level, noise, right)
//返回中心点
(new VectorWithNorm(left), new VectorWithNorm(right))
}第二步，迭代更新中心点
var newClusters: Map[Long, ClusterSummary] = null
var newAssignments: RDD[(Long, VectorWithNorm)] = null
//迭代获得中心点，默认迭代次数为20
for (iter <- 0 until maxIterations) {
//根据更新的中心点，将数据点重新分类
newAssignments = updateAssignments(assignments, divisibleIndices, newClusterCenters)
.filter { case (index, _) =>
divisibleIndices.contains(parentIndex(index))
}
//计算中心点以及代价值
newClusters = summarize(d, newAssignments)
newClusterCenters = newClusters.mapValues(_.center).map(identity)
}
val indices = updateAssignments(assignments, divisibleIndices, newClusterCenters).keys
.persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK)这段代码中，
updateAssignments会根据更新的中心点将数据分配给距离其最短的中心点所在的簇，即重新分配簇。代码如下
private def updateAssignments(assignments: RDD[(Long, VectorWithNorm)],divisibleIndices: Set[Long],
newClusterCenters: Map[Long, VectorWithNorm]): RDD[(Long, VectorWithNorm)] = {
assignments.map { case (index, v) =>
if (divisibleIndices.contains(index)) {
//leftChildIndex=2*index , rightChildIndex=2*index+1
val children = Seq(leftChildIndex(index), rightChildIndex(index))
//返回序列中第一个符合条件的最小的元素
val selected = children.minBy { child =>
KMeans.fastSquaredDistance(newClusterCenters(child), v)
}
//将v分配给中心点距离其最短的簇
(selected, v)
} else {
(index, v)
}
}
}重新分配簇之后，利用
summarize方法重新计算中心点以及代价值。
（5）处理变量值为下次迭代作准备
//数节点中簇的index以及包含的数据点 assignments = indices.zip(vectors) inactiveClusters ++= activeClusters activeClusters = newClusters //调整所需簇的数量 numLeafClustersNeeded -= divisibleClusters.size
内容来自用户分享和网络整理，不保证内容的准确性，如有侵权内容，可联系管理员处理 
相关文章推荐
- 深入机器学习系列4-k-means
- 深入机器学习系列8-梯度提升树
- 深入机器学习系列9-关联规则
- 机器学习之深入理解K-means、与KNN算法区别及其代码实现
- Spark2.0机器学习系列之8： 聚类(k-means,Bisecting k-means,Streaming k-means）
- 深入机器学习系列6-decision-tree
- 深入机器学习系列2-SVM
- 深入机器学习系列3-逻辑回归
- 深入机器学习系列1-序章
- Spark2.0机器学习系列之9： 聚类(k-means,Bisecting k-means,Streaming k-means）
- 深入机器学习系列10-ALS
- 深入机器学习系列7-random-forests
- 【Python系列4】国外程序员整理的机器学习资源大全——Python篇
- 深入理解JavaScript系列（8）：S.O.L.I.D五大原则之里氏替换原则LSP
- 深入理解JavaScript系列(转载)
- 深入理解JavaScript系列（24）：JavaScript与DOM（下）
- 深入理解javascript系列
- 周志华《机器学习》课后习题解答系列（六）：Ch5.7 - RBF网络实验
- 深入理解JavaScript系列 ----（6）：SOLID五大原则之单一职责
- 深入理解JavaScript系列（9）：根本没有“JSON对象”这回事！