mahout 源码解析之聚类--K-Means，FuzzyKMeans

最新推荐文章于 2024-11-01 11:23:18 发布

theonlytank2011

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分类专栏： mahout源码数据挖掘文章标签： mahout源码解析

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/theonlytank2011/article/details/9628119

本文深入解析Apache Mahout中的K-Means和FuzzyKMeans聚类算法实现。通过KMeansDriver类的run函数，了解如何从样本中随机选择初始种子点。FuzzyKMeans采用FuzzyKMeansClusteringPolicy，允许样本以概率形式属于多个簇，其在select和classify函数中体现了这一特点。

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K-Means算法的实现在包org.apache.mahout.clustering.kmeans中，其实现了单机版本和Map-Reduce两种版本的算法。

我们先来看类KMeansDriver，在这个类里面我们先从run函数开始看起，首先其利用RandomSeedGenerator随机选取输入样本中的K个作为最先的随机种子。

		if (hasOption(DefaultOptionCreator.NUM_CLUSTERS_OPTION)) {
			//随机生成K个聚类中心
			clusters = RandomSeedGenerator
					.buildRandom(
							getConf(),
							input,
							clusters,
							Integer.parseInt(getOption(DefaultOptionCreator.NUM_CLUSTERS_OPTION)),
							measure);
		}

在buildClusters函数中才真正的开始进行聚类，我们可以看到其选取的聚类策略为KMeansClusteringPolicy，我们知道在进行K-Means聚类的时候需要计算样本与聚类中心的聚类，KMeansClusteringPolicy继承AbstractClusteringPolicy，在AbstractClusteringPolicy中定义了一个classify函数，用于计算样本向量与各个聚类簇之间的分布概率，也就是样本属于各个簇的概率，K-means就是利用这个概率将样本分到各个簇的。AbstractClusteringPolicy中还有一个select函数，默认的是一个样本只属于一个簇，所以其就将概率最大的位置的元素置为1.0，其他的就置为0.0。K-Means聚类利用了我们以前讲的