Mahout canopy聚类

Canopy 聚类

一、Canopy算法流程

Canopy 算法，流程简单，容易实现，一下是算法

（1）设样本集合为S，确定两个阈值t1和t2，且t1>t2。

（2）任取一个样本点p，作为一个Canopy，记为C，从S中移除p。

（3）计算S中所有点到p的距离dist

（4）若dist<t1，则将相应点归到C,作为弱关联。

（5）若dist<t2，则将相应点移出S，作为强关联。

（6）重复（2）~（5），直至S为空。

上面的过程可以看出，dist<t2的点属于有且仅有一个簇，t2<dist<t1 的点可能属于多个簇。可见Canopy是一种软聚类。

数据集合划分完后：

Canopy有消除孤立点的作用,而K-means在这方面却无能为力。建立canopies之后，可以删除那些包含数据点数目较少的canopy，往往这些canopy是包含孤立点的。根据canopy内点的数目,来决定聚类中心数目k,这样效果比较好。

当T1过大时，会使许多点属于多个Canopy，可能会造成各个簇的中心点间距离较近，各簇间区别不明显；当T2过大时，增加强标记数据点的数量，会减少簇个个数；T2过小，会增加簇的个数，同时增加计算时间。

二、MapReduce实现

在执行Canopy之前需要用将文本合并，然后用Mahout文本向量化模块计算TFIDF，作为文本向量。向量化之后再用Canopy算法聚类。

（一）簇定义

簇Cluster是一个实体，保存该簇的关键信息,canopy 就是一个cluster。

 privateint id;
簇编号

核心参数：计算完数据后最终的簇属性

private long numPoints;
簇中点的个数

private Vector center;
中心向量 center=

private Vector radius;
半径向量 radius =

调整参数：簇中加入一个点后调整的参数

private double s0; s0= 权重和。对于canopy，w=1
,所有s0=numPoints

private Vector s1;  s1=  x
为point，w为权重。对canopyw =1

private Vector s2 ;  s2= x
为point，w为权重。对canopyw =1

（二）发现中心点

该Job 通过多个Map 寻找局部Canopy ，用1个reduce将map计算的canopy合并，最终输出全局的中心。

输入数据：SequenceFile 格式，key 文件路径，value TFIDF向量。

Map: key 文件路径 ,  value TFIDF 向量

Collection<Canopy> canopies = new ArrayList<Canopy>()

Map(WritableComparable<?> key, VectorWritable point){

CanopyClusterer 将Point 加入到canopies 集合中。加入集合的过程中计算T1,T2.加入到相应的Canopy中。

}

Close(){

遍历canopies 集合，计算每一个Canopy的中心点。

For(canopy :canopies){

计算每一个Canopy的中心点。

输出 key :Text(“centroid”)value: Canopy中心点向量。

}

}

Reduce:key  Text(“centroid”)  value VectorWritable

用1个reduce 将所有map 计算的canopy 中心合并。

Reduce中执行的代码和map的一样。

最终输出canopy 。

For(canopy c :canopys ){

输出：key c.getIdentifier()  ，Value c

}

（三）划分数据

通过上一步找到中心点后，划分数据的过程就比较容易了。输入数据为向量化后的TFIDF向量。该过程只需用Map 就行。

输入格式：key  文档路径  value  TFIDF向量

 Map:

         
Collection<Canopy>canopies = new ArrayList<Canopy>()

Map（WritableComparable<?> key, VectorWritable point）{

计算point 和所有中心点的距离，将其划分到距离最近的canopy中

CanopyClusterer.emitPointToClosestCanopy(point,canopyes)

输出 key: canopyid ，value:point

}

setup(){

读Canopy ,到 canopies

}

三、API说明

API

CanopyDriver.main(args);
--input (-i)	输入路径
--output(-o)	输出路径
--distanceMeasure(-dm)	距离度量类的权限命名，如：”org.apache.mahout.common.distance.CosineDistanceMeasure”
--t1 (-t1)	t1值 （t1>t2）
--t2 (-t2)	t2值
--t3 (-t3)	t3值，默认t3=t1
--t4(-t4)	t4值，默认t4=t2
--overwrite (-ow)	是否覆盖上次操作的结果
--clustering (-cl)	是否执行聚类操作，即划分数据
--method (-method)	默认，mapreduce。还可选sequential，执行单机模式

示例

String  [] args ={“--input”,“vector/tfidf-vectors”,

“--output”,      “cluster/canopy”,

“--method”,    “mapreduce”,

“--distanceMeasure”,      “org.apache.mahout.common.distance .CosineDistanceMeasure”,

“--t1”,     “0.45”,

“--t2”,     0.38”,

“--overwrite”,

“--clustering”}

CanopyDriver.main(args);

输出

结果文件	Key类型	Value类型	说明
clusters-*	类id (org.apache.hadoop.io.Text)	类中心 (org.apache.mahout. clustering.kmeans.Cluster)	每条记录以类id和类中心表示一个类别
clusteredPoints	类id (org.apache.hadoop.io.IntWritable)	文档向量 (org.apache. mahout.clustering.WeightedVectorWritable)	每条记录中，文档向量代表文档，类id代表该文档所属类别

注:clusters-*中*代表数字，第i次迭代产生的类信息即为clusters-i

四、参考文献