Spark2.0机器学习系列之8： 聚类分析(K-Means,Bisecting K-Means,LDA，高斯混合模型）
Posted 千寻千梦
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了Spark2.0机器学习系列之8： 聚类分析(K-Means,Bisecting K-Means,LDA，高斯混合模型）相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
在写这篇文章之前，先说一些题外话。
许多机器学习算法（如后面将要提到的LDA）涉及的数学知识太多，前前后后一大堆，理解起来不是那么容易。
面对复杂的机器学习模型，尤其是涉及大量数学知识的模型，我们往往要花费大量的时间和精力去推导数学算法（公式），如果过分沉湎于此会忽略了很多背后也许更重要的东西，正所谓只见树木，不见森林，而这是缺乏远见，是迷茫的。
我们需要深入理解模型背后的逻辑和所蕴含的或简或繁的思想。某些思想甚至可能是很美的思想，很伟大的思想。这些理解，使得面对复杂的问题时候，面对陌生问题时，会左右我们的选择。我们会首先想起谁，谁是我们工具箱里最得心应手的工具，就像自己的孩子一样亲切。而有些方法我们注定不喜欢，也用不太懂。毕竟我们不是每个人都会去写复杂的机器学习算法code，尤其是复杂的分布式code，但也不意味着我们不需要关注模型的数学原理，因为没这些数学原理的支撑，也许你永远理解不了这个模型。但是仅仅掌握公式的推导甚至从头到尾能写出完整代码，也还是远远不够的。比如说我们都知道为了控制over-fitting，需要正则化，为什么在看似很精确的公式里面硬生生的多加入一个正则项，就能够达到控制over-fitting的目的呢？又如何判断所选择的正则化参数是合理的？不大也不小，刚好合适。公式我们都能完整的推导吧，但也许有些事我们想的还是不那么明白，用的时候自然也就会有一些疑虑。
所以呢，要做到深入浅出真的很难，这也是我们学习ML需要努力的方向，理解这些ML模型背后的逻辑，所蕴含的美，所表达的的思想，甚至是哲理，也许能助你我成长到一个新的高度。
好了，言归正传。在Spark2.0版本中（不是基于RDD API的MLlib），共有四种聚类方法：
（1）K-means
（2）Latent Dirichlet allocation (LDA)
（3）Bisecting k-means（二分k均值算法）
（4）Gaussian Mixture Model (GMM)。
基于RDD API的MLLib中，共有六种聚类方法：
（1）K-means
（2）Gaussian mixture
（3）Power iteration clustering (PIC)
（4）Latent Dirichlet allocation (LDA)**
（5）Bisecting k-means
（6）Streaming k-means
多了Power iteration clustering (PIC)和Streaming k-means两种。
本文将介绍LDA主题建模，其它方法在我的整个系列中都会有介绍。
什么是LDA主题建模？
隐含狄利克雷分配（LDA，Latent Dirichlet Allocation）是一种主题模型(Topic Model，即从所收集的文档中推测主题)。 甚至可以说LDA模型现在已经成为了主题建模中的一个标准，是实践中最成功的主题模型之一。那么何谓“主题”呢？，就是诸如一篇文章、一段话、一个句子所表达的中心思想。不过从统计模型的角度来说， 我们是用一个特定的词频分布来刻画主题的，并认为一篇文章、一段话、一个句子是从一个概率模型中生成的。也就是说 在主题模型中，主题表现为一系列相关的单词，是这些单词的条件概率。形象来说，主题就是一个桶，里面装了出现概率较高的单词(参见下面的图)，这些单词与这个主题有很强的相关性。
LDA可以用来识别大规模文档集（document collection）或语料库（corpus）中潜藏的主题信息。它采用了词袋（bag of words）的方法，这种方法将每一篇文档视为一个词频向量，从而将文本信息转化为了易于建模的数字信息。但是词袋方法没有考虑词与词之间的顺序，这简化了问题的复杂性，同时也为模型的改进提供了契机。每一篇文档代表了一些主题所构成的一个概率分布，而每一个主题又代表了很多单词所构成的一个概率分布。
LDA可以被认为是如下的一个聚类过程：
（1）各个主题（Topics）对应于各类的“质心”，每一篇文档被视为数据集中的一个样本。
（2）主题和文档都被认为存在一个向量空间中，这个向量空间中的每个特征向量都是词频（词袋模型）
（3）与采用传统聚类方法中采用距离公式来衡量不同的是，LDA使用一个基于统计模型的方程，而这个统计模型揭示出这些文档都是怎么产生的。
Latent Dirichlet allocation (LDA) is a topic model which infers topics from a collection of text documents. LDA can be thought of as a clustering algorithm as follows:
（1）Topics correspond to cluster centers, and documents correspond to examples (rows) in a dataset.
（2）Topics and documents both exist in a feature space, where feature vectors are vectors of word counts (bag of words).
（3）Rather than estimating a clustering using a traditional distance, LDA uses a function based on a statistical model of how text documents are generated.
下面的几段文字来源于：http://www.tuicool.com/articles/reaIra6
它基于一个常识性假设：文档集合中的所有文本均共享一定数量的隐含主题。基于该假设，它将整个文档集特征化为隐含主题的集合，而每篇文本被表示为这些隐含主题的特定比例的混合。
LDA的这三位作者在原始论文中给了一个简单的例子。比如给定这几个主题：Arts、Budgets、Children、Education，在这几个主题下，可以构造生成跟主题相关的词语，如下图所示：
然后可以根据这些词语生成如下图所示的一篇文章（其中不同颜色的词语分别对应上图中不同主题下的词）
表面上理解LDA比较简单，无非就是：当看到一篇文章后，我们往往喜欢推测这篇文章是如何生成的，我们可能会认为某个作者先确定这篇文章的几个主题，然后围绕这几个主题遣词造句，表达成文。
前面说了这么多，在推导模型前，总结几条核心思想：
（1）隐含主题，形象的说就是一个桶，里面装了出现概率较高的单词，从聚类的角度来说，各个主题（Topics）对应于各类的“质心”，主题和文档都被认为存在于同一个词频向量空间中。（2）在文档集合中的所有文本均共享一定数量的隐含主题的假设下，我们将寻找一个基于统计模型的方程。
LDA的核心公式如下：
以上是关于Spark2.0机器学习系列之8： 聚类分析(K-Means,Bisecting K-Means,LDA，高斯混合模型）的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
Spark2.0机器学习系列之6：GBDT（梯度提升决策树）GBDT与随机森林差异参数调试及Scikit代码分析