在 Spark 中使用 Kmeans 对小短语进行聚类

Posted 2023-03-12

【中文标题】在 Spark 中使用 Kmeans 对小短语进行聚类

【英文标题】：Using Kmeans to cluster small phrases in Spark

【发布时间】：2016-06-04 02:20:21

【问题描述】：

我有一个想要聚类的单词/短语列表（大约一百万）。我假设它是以下列表：

a_list = [u'java',u'javascript',u'python dev',u'pyspark',u'c ++']
a_list_rdd = sc.parallelize(a_list)

我遵循以下程序：

使用字符串距离（让我们说 jaro winkler 度量）我计算单词列表之间的所有距离，这将创建一个 5x5 矩阵，对角线为 1，因为它计算自身之间的距离。为了计算所有距离，我广播了整个列表。所以：

a_list_rdd_broadcasted = sc.broadcast(a_list_rdd.collect())

以及字符串距离计算：

import jaro
def ComputeStringDistance(phrase,phrase_list_broadcasted):
     keyvalueDistances = []
     for value in phrase_list_broadcasted:
         distanceValue = jaro.jaro_winkler_metric(phrase,value)
         keyvalueDistances.append(distanceValue)
     return (array(keyvalueDistances))

string_distances = (a_list_rdd
                             .map(lambda phrase:ComputeStringDistance(phrase,a_list_rdd_broadcasted.value))
                    )

并使用 K 方法进行聚类：

from pyspark.mllib.clustering import KMeans, KMeansModel
clusters = KMeans.train(string_distances, 3 , maxIterations=10,
    runs=10, initializationMode="random")
PredictGroup = string_distances.map(lambda point:clusters.predict(point)).zip(a_list_rdd)

结果：

PredictGroup.collect()

ut[73]: 
[(0, u'java'),
 (0, u'javascript'),
 (2, u'python'),
 (2, u'pyspark'),
 (1, u'c ++')]

还不错！但是，如果我有 100 万个观测值和大约 10000 个集群的估计值，会发生什么？阅读大量集群的一些帖子确实很昂贵。有没有办法解决这个问题？

【参考方案1】：

k-means foes not 对距离矩阵进行运算（距离矩阵也不能缩放）。

K-means 也不适用于任意距离函数。

这是关于最小化 方差，即均值的偏差平方和。

你正在做的工作是因为它是谱聚类的一半，但它既不是正确使用 k-means，也不是谱聚类。

【讨论】：

你的意思是我不应该使用 Kmean 来完成这项任务？有哪些替代方案？我已经通过使用 R 在字符串距离中使用层次聚类完成了相同的任务，但据我所知 pyspark 和 mllib 不支持它。

层次聚类确实适用于距离矩阵，并且可以支持其他距离，因此对于此类数据是更好的选择，是的。仅当您的输入数据是向量场时才正确使用 k-means。