如何在 Mahout K-means 聚类中维护数据条目 ID

Posted 2023-03-12

【中文标题】如何在 Mahout K-means 聚类中维护数据条目 ID

【英文标题】：How to maintain data entry id in Mahout K-means clustering

【发布时间】：2012-01-24 05:47:26

【问题描述】：

我正在使用 mahout 运行 k-means 聚类，但在聚类时遇到了识别数据条目的问题，例如我有 100 个数据条目

id      data
0       0.1 0.2 0.3 0.4
1       0.2 0.3 0.4 0.5
...     ...
100     0.2 0.4 0.4 0.5

聚类后，我需要从聚类结果中取回id，看看哪个点属于哪个聚类，但是id好像没有办法维护。

在mahout官方聚类合成控制数据的例子中，只有数据输入mahout，没有id like

28.7812 34.4632 31.3381 31.2834 28.9207 ...
...
24.8923 25.741  27.5532 32.8217 27.8789 ...

并且聚类结果只有cluster-id和point value：

VL-539n=38 c=[29.950, 30.459, ...
   Weight:  Point:
   1.0: [28.974, 29.026, 31.404, 27.894, 35.985...
   2.0: [24.214, 33.150, 31.521, 31.986, 29.064

但是不存在点 ID，所以，任何人都可以知道如何在进行 mahout 集群时添加维护点 ID？非常感谢！

【参考方案1】：

您的请求经常被本身不是从业者的程序员忽略......不幸的是。我不知道 Mahout 怎么做（到目前为止），但我从 Apache-commons-math 开始，它包括一个具有相同缺陷的 K-means。我对其进行了调整，以满足您的要求。你会在这里找到它： http://code.google.com/p/noolabsimplecluster/ 另外，不要忘记将数据归一化（线性）到区间 [0..1]，否则任何聚类算法都会产生垃圾！

【参考方案2】：

kmeans 生成的 clusteredPoints 目录包含此映射。 请注意，您应该使用 -cl 选项来获取此数据。

【参考方案3】：

为了实现这一点，我使用 NamedVectors。

如您所知，在对数据进行任何聚类之前，您必须对其进行矢量化。

这意味着您必须将数据转换为 Mahout 向量，因为那是 聚类算法使用的数据类型。

矢量化过程将取决于数据的性质，即矢量化文本与 向量化数值。

您的数据似乎很容易矢量化，因为它只有一个 ID 和 4 个数值。

您可以编写一个 Hadoop 作业来获取您的输入数据，例如，作为 CSV 文件， 并输出一个序列文件，其中您的数据已经矢量化。

然后，您将 Mahout 聚类算法应用于此输入，并将每个矢量的 ID（矢量名称）保留在聚类结果中。

可以使用以下类实现对数据进行矢量化的示例作业：

public class DenseVectorizationDriver extends Configured implements Tool

    @Override
    public int run(String[] args) throws Exception 
        if (args.length != 2) 
            System.err.printf("Usage: %s [generic options] <input> <output>\n", getClass().getSimpleName());
            ToolRunner.printGenericCommandUsage(System.err); return -1;
        
        Job job = new Job(getConf(), "Create Dense Vectors from CSV input");
        job.setJarByClass(DenseVectorizationDriver.class);

        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

        job.setMapperClass(DenseVectorizationMapper.class);
        job.setReducerClass(DenseVectorizationReducer.class);

        job.setOutputKeyClass(LongWritable.class);
        job.setOutputValueClass(VectorWritable.class);

        job.setOutputFormatClass(SequenceFileOutputFormat.class);

        return job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1;
    



public class DenseVectorizationMapper extends Mapper<LongWritable, Text, LongWritable, VectorWritable>
/*
 * This mapper class takes the input from a CSV file whose fields are separated by TAB and emits
 * the same key it receives (useless in this case) and a NamedVector as value.
 * The "name" of the NamedVector is the ID of each row.
 */
    @Override
    public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException 

        String line = value.toString();
        System.out.println("LINE: "+line);
        String[] lineParts = line.split("\t", -1);    
        String id = lineParts[0];

        //you should do some checks here to assure that this piece of data is correct

        Vector vector = new DenseVector(lineParts.length -1);
        for (int i = 1; i < lineParts.length -1; i++)
            String strValue = lineParts[i];
            System.out.println("VALUE: "+strValue);
            vector.set(i, Double.parseDouble(strValue));

        

        vector =  new NamedVector(vector, id);

        context.write(key, new VectorWritable(vector));
    



public class DenseVectorizationReducer extends Reducer<LongWritable, VectorWritable, LongWritable, VectorWritable>
/*
 * This reducer simply writes the output without doing any computation.
 * Maybe it would be better to define this hadoop job without reduce phase.
 */
    @Override
    public void reduce(LongWritable key, Iterable<VectorWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException

        VectorWritable writeValue = values.iterator().next();
        context.write(key, writeValue);
    

【讨论】：

我没有看完你所有的代码，但你的第一行就足够了。 “命名向量”！