Spark MLlib KMeans 聚类算法

佚名 6年前 (2019-04-11) 随笔 666人围观抢沙发百度已收录

一.简介

　　KMeans 算法的基本思想是初始随机给定K个簇中心，按照最邻近原则把分类样本点分到各个簇。然后按平均法重新计算各个簇的质心，从而确定新的簇心。一直迭代，直到簇心的移动距离小于某个给定的值。

二.步骤

　　1.为待聚类的点寻找聚类中心。

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　　2.计算每个点到聚类中心的距离，将每个点聚类到该点最近的聚类中。

　　3.计算每个聚类中所有点的坐标平均值，并将这个平均值作为新的聚类中心。

　　4.反复执行步骤2,3，直到聚类中心不再进行大范围移动或者聚类迭代次数达到要求为止。

三.演示

四.初始中心点选择

　　1.随机选择k个点作为中心点。

　　　　对应算法：KMeans

　　2.采用k-means++选择中心点。

　　　　基本思想：初始的聚类中心点之间的相互距离要尽可能远。

　　　　步骤：

　　　　　　1.从输入的数据点集合中随机选择一个点作为第一个聚类中心点。

　　　　　　2.对于数据点中的每一个点【已选择为中心点的除外】x，计算它与最近聚类中心点的距离D(x)。

　　　　　　3.选择一个新的数据点为聚类的中心点，原则是D(x)较大的点，被选择的概率较大。

　　　　　　4.重复步骤2,3，直到所有的聚类中心点被选择出来。

　　　　　　5.使用这k个初始中心点运行标准的KMeans算法。

五.D(x)映射被选择的概率　　

　　1.从输入的数据点集合D中随机选择一个点作为第一个聚类中心点。

　　2.对于数据点中的每一个点【已选择为中心点的除外】x，计算它与最近聚类中心点的距离Si，对所有Si求和得到sum。

　　3.取一个随机数，用权重的方式计算下一个中心点。取随机值random（0<random<sum）,对点集D循环，做random-=Si运算，直到random<0，那么点i就是下一个中心点。

六.源码分析

　　1.MLlib的KMeans聚类模型的runs参数可以设置并行计算聚类中心的数量，runs代表同时计算多组聚类中心点，最后去计算结果最好的那一组中心点作为聚类的中心点。

　　2.KMeans快速查找，计算距离

七.代码测试

　　1.测试数据　　　

　　　　0.0 0.0 0.0

　　　　0.1 0.1 0.1

　　　　0.2 0.2 0.2

　　　　9.0 9.0 9.0

　　　　9.1 9.1 9.1

　　　　9.2 9.2 9.2

　　　　4.5 5.6 4.3

　　2.代码实现　　　　

package big.data.analyse.mllib

import org.apache.log4j.{Level, Logger}
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.mllib.clustering.{KMeans, KMeansModel}
import org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors

/**
  * Created by zhen on 2019/4/11.
  */
object KMeansTest {
  Logger.getLogger("org").setLevel(Level.WARN)
  def main(args: Array[String]) {
    val conf = new SparkConf().setAppName("KMeansExample")
    conf.setMaster("local[2]")
    val sc = new SparkContext(conf)

    // Load and parse the data
    val data = sc.textFile("data/mllib/kmeans_data.txt")
    val parsedData = data.map(s => Vectors.dense(s.split(' ').map(_.toDouble))).cache()

    // split data to train data and test data
    val weights = Array(0.8, 0.2)
    val splitParseData = parsedData.randomSplit(weights)

    // Cluster the data into two classes using KMeans
    val numClusters = 2
    val numIterations = 20
    val clusters = KMeans.train(parsedData, numClusters, numIterations)

    // Evaluate clustering by computing Within Set Sum of Squared Errors
    val WSSSE = clusters.computeCost(parsedData)
    println("Within Set Sum of Squared Errors = " + WSSSE)

    // predict data
    val result = clusters.predict(parsedData)
    result.foreach(println(_))

    // Save and load model
    clusters.save(sc, "target/KMeansModel")
    val sameModel = KMeansModel.load(sc, "target/KMeansModel")

    sc.stop()
  }
}