mahout 源码解析之聚类--K-Means,FuzzyKMeans

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
Mahout是一个基于Hadoop的机器学习库,其中包含了很多常用的机器学习算法,包括K-Means聚类算法。下面是基于Mahout实现K-Means聚类的步骤: 1. 准备数据 将需要聚类的数据准备好,以适合Mahout输入格式的方式存储,例如HDFS上的文本文件。 2. 配置Mahout 在Hadoop集群上安装Mahout,并配置好Hadoop和Mahout的环境变量。 3. 运行K-Means聚类 使用Mahout中的kmeans命令来运行K-Means聚类算法,命令格式如下: ``` mahout kmeans -i <input> -c <centroids> -o <output> -dm <distanceMeasure> -k <k> ``` 其中,参数含义如下: - input:输入数据路径 - centroids:初始质心路径 - output:输出结果路径 - distanceMeasure:距离度量方法,例如EuclideanDistanceMeasure - k:聚类数量 4. 分析结果 分析K-Means聚类的结果,可以使用Mahout中的clusterdump命令来输出聚类结果,例如: ``` mahout clusterdump -i <input> -o <output> -p <points> -d <dictionary> -dt <distanceMeasure> ``` 其中,参数含义如下: - input:聚类结果路径 - output:输出结果路径 - points:数据点路径 - dictionary:词典路径 - distanceMeasure:距离度量方法 以上是基于Mahout实现K-Means聚类的步骤,需要注意的是,Mahout的输入格式和输出格式都需要按照Mahout要求的格式进行,否则会导致运行失败。同时,在运行过程中,需要根据实际情况调整参数,以达到最佳的聚类效果。
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