Hadoop大作业Word文件下载.docx
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基于划分的聚类算法(PartitioningMethod)是文本聚类应用中最为普遍的算法。
方法将数据集合分成若干个子集,它根据设定的划分数目k选出k个初始聚类中心,得到一个初始划分,然后采用迭代重定位技术,反复在k个簇之间重新计算每个簇的聚类中心,并重新分配每个簇中的对象,以改进划分的质量。
使得到的划分满足“簇内相似度高,簇间相似度小”的聚类原则。
典型的划分聚类方法有K-means算法和K-medoids算法,两者的区别在于簇代表点的计算方法不同。
前者使用所有点的均值来代表簇,后者则采用类中某个数据对象来代表簇。
为了对大规模的数据集进行聚类,以及处理复杂形状的聚类,各类改进的划分算法逐渐增多。
基于划分方法的优点是运行速度快,但该方法必须事先确定k的取值。
算法容易局部收敛,且不同的初始聚类中心选取对聚类结果影响较大。
为此,应用最广泛的k-means算法有很多变种,他们可能在初始k个聚类中心的选择、相似度的计算和计算聚类中心等策略上有所不同,最终实现聚类结果改进的目标。
(2)基于层次的方法
基于层次的聚类算法(HierarchicalMethod)又叫“分级聚类算法”或“树聚类”,它通过分解给定的数据对象集来创建一个层次。
这种聚类方法有两种基本的技术途径:
一是先把每个对象看作一个簇,然后逐步对簇进行合并,直到所有对象合为一个簇,或满足一定条件为止;
二是把所有对象看成一类,根据一些规则不断选择一个簇进行分解,直到满足一些预定的条件,如类的数目达到了预定值,或两个最近簇的距离达到阈值等。
前者称为自下而上的凝聚式聚类,后者称为自上而下的分裂式聚类。
(3)基于密度的方法
绝大多数划分算法都是基于对象之间的距离进行聚类,这类方法只能发现圆形或球状的簇,较难发现任意形状的簇。
为此,提出了基于密度的聚类算法(Density-BasedClusteringMethod),其主要思想是:
只要邻近区域的对象或数据点的数目超过某个阈值,就继续聚类。
即对给定类中的每个数据点,在一个给定范围的区域中至少包含某个数目的点,这样就能很好的过滤掉“噪声”数据,发现任意形状的簇。
其基本出发点是,寻找低密度区域分离的高密度区域。
(4)基于网格的方法
基于网格的算法(Grid-BasedClusteringMethod)把对象空间量化为有限数目的单元,形成了一个网络结构。
所用的聚类操作都在整个网络结构即量化的空间上进行。
这种方法的一个突出的优点就是处理速度很快,其处理时间独立于数据对象的数目,只与量化空间中的每一维的单元数目有关。
(5)基于模型的方法
基于模型的算法(Model-BasedClusteringMethod)试图优化给定的数据和某些数学模型之间的适应性。
这样的算法经常是基于这样的假设,数据是根据潜在的概率分布生成的。
它通过为每个聚类假设一个模型来发现符合相应模型的数据对象。
根据标准统计方法并综合考虑“噪声”或异常数据,该方法可以自动确定聚类个数,从而得到鲁棒性较好的聚类方法。
基于模型的算法主要有两类,分别为统计学方法和神经网络方法。
2.3K-means算法
K-means算法接受数据集和参数k,经过若干次迭代,将输入的n个数据对象(以m维向量形式表示)划分为k个聚类,使得所获得的聚类满足:
1、同一聚类中的数据对象的相似度较高(或距离最近);
2、不同聚类中的数据对象的相似度较低(或距离最远)。
算法流程:
1、适当选择k个初始中心;
2、在第i次迭代中,对任意一个样本数据,求其到k个中心的距离,然后将该样本数据归到距离最短的中心所在的类;
3、对于每个类,利用求均值等方法更新该类的中心值;
4、对于所有的k个聚类中心,如果经过2、3的某次迭代法更新后,值保持不变,则迭代结束,否则继续迭代。
2.4Hadoop实现
本次作业的实验数据为大量的中文短文本,包含未分词和已分词两种模式,而对于大规模的中文网站聚类,其流程见下图:
图1中文聚类分析
根据这一完整的流程,我们先在hadoop下实现聚类,共有七个源文件:
(1)WordFrequenceInDocument.java
提取中文、分词、去停用词、统计词频
(2)WordCountsInDocuments.java
统计每个网页的单词数目
(3)WordsInCorpusTFIDF.java
统计单词在多少个网页出现,计算TFIDF,建立词表
(4)DocumentVetorBuid.java
建立网页向量,随机选取K个网页作为中心点
(5)Kmeans.java
判断网页属于哪一类,更新中心点,最后输出网页所属中心标号
(6)KmeansDriver.java
控制Mapreduc的Job顺序,以及K-means迭代流程,设置参数
(7)DocTool.java
根据网页向量以及所有中心点向量输出网页所属的中心编号
在处理中文文本的过程中,三个主要的mapreduce过程如下:
表1WordFrequenceInDocument
表2WordCountsInDocuments
表3WordsInCorpusTFIDF
网页向量以及初始中心点的选取在Mapreduce中的过程为:
表4DocumentVectorBuild
DocTool简化了Kmeans过程中的代码,将计算网页向量与中心点向量之间的余弦距离,并根据最大的余弦距离判断网页属于哪一类的方法抽象出来,Kmeans的迭代过程中可以直接在调用,简化了Kmeans主类的代码复杂度。
Kmeans主类由两个Mapreduce组成,一个是在迭代过程中更新中心点,一个是生成最后的结果,这两个Mapreduce的Mapper和Reducer如下:
表5Kmeans聚类
2.5Spark实现
Spark平台中的实现不需要分别编写Map方法和Reduce方法,而是按照串行程序的正常逻辑顺序来编写。
具体实现过程如下:
(1)输入的文件使用Hadoop实现中预处理之后的文件,即样本文本特征向量集合,可以直接进行KMeans聚类的处理;
(2)随机生成k个(k=10)向量(维度和取值范围都与样本文本的特征向量一致)作为初始的k个中心;
(3)使用map操作将每个样本文本特征向量与其所属的类别映射到一起(需要调用方法来计算每个样本文本特征向量到每个中心的距离,返回最近的中心ID);
(4)使用reduce操作按照映射到的中心ID来汇合,汇合的过程中,特征向量每个维度上数值都将累加,计数器也随之增长。
然后再使用map操作,计算平均值,即可得到新的k个中心;
(5)计算新的k个中心与旧的k个中心的距离和,若为0(或小于某一阈值)则停止迭代,输出聚类结果,程序结束,否则继续迭代,重复3、4、5。
代码见附录。
3实验结果统计
经统计,一共12142条样本文本,聚类到k=10类,其中分类是0~9的分别为542、2172、1652、2698、30、2386、303、506、976、877条。
Hadoop的结果:
图2Hadoop结果
Spark的结果:
图3Spark结果
4对两个平台上实现方法的对比
(1)Hadoop的各项时间的统计信息如下(单位ms):
readingfilesandcreatingdicttime:
73441
generatingvectorstime:
7133
totaliteration:
10
firstitertime:
832246
averageitertime:
540034
totaltime:
5204791
(2)Spark的各项时间的统计信息如下(单位ms):
readingfilestime:
321
8
30428
15000
120132
列表如下:
单位:
ms
读文件时间
迭代次数
首次迭代时间
平均迭代时间
总时间
Hadoop
73441
10
832246
540034
5204791
Spark
321
8
30428
15000
120132
表6Hadoop与Spark对比
不难看出Spark平台的效率和速度都要比Hadoop平台高出很多。
5收获与建议
通过本学期“网络大数据管理理论和应用”的学习,我了解到关于大数据、分布式平台、语义计算等比较前沿的知识。
比如在学习过程中,我了解到通过大数据分析处理用户行为模式,向用户推荐广告,然后通过销量的变化来判断广告推荐系统的好坏这样一种算法,对于这种算法我就比较感兴趣,所以通过课程的学习我拓展了自身的视野。
通过老师和助教的指导,我们还搭建了hadoop和spark平台,进行了基本的mapreduce编程,为以后深入学习打下了基础。
在学习过程中,我们还锻炼了做报告的能力,分享了自学的心得。
至于建议方面,我觉得做报告的环节,是否可以限定在相关领域的核心期刊或会议论文上,这样学术性会更好,更能锻炼大家的学习和报告能力。
附录
objectSparkKMeans{
//String转Vector
defparseVector(line:
String):
Vector={
returnnewVector(line.split('
'
).map(_.toDouble))
}
//计算最近中心点
defclosestCenter(p:
Vector,centers:
Array[Vector]):
Int={
varbestIndex=0
varbestDist=p.squaredDist(centers(0))//差平方之和
for(i<
-1untilcenters.length){
valdist=p.squaredDist(centers(i))
if(dist<
bestDist){
bestDist=dist
bestIndex=i
returnbestIndex
//主方法
defmain(args:
Array[String]){
valsc=newSparkContext("
local"
"
SparkKMeans"
)
System.out.println("
readingfilesstart..."
valt1=System.currentTimeMillis()
vallines=sc.textFile("
/home/fabkxd/Documents/kmeans_data/inputfile.txt"
valpoints=lines.map(parseVector(_)).cache()//文本中每行代表一个样本,转换为Vector
valt2=System.currentTimeMillis()
readingfilesdone...\n"
valdimensions=5100//节点的维度
valk=10//聚类个数
initialcentersstart..."
//随机初始化k个中心节点
valrand=newRandom(42)
varcenters=newArray[Vector](k)
-0untilk)
centers(i)=Vector(dimensions,_=>
rand.nextDouble)
initialcentersdone...\n"
kmeansiterationsstart..."
varfirst:
Long=0
valto1=System.currentTimeMillis()
variter:
Int=1
varover:
for(i<
-1toiterations){
if(over==1){
\titeration"
+i+"
start..."
varti1=System.currentTimeMillis()
//对每个点计算距离其最近的中心点
valmappedPoints=points.map{p=>
(closestCenter(p,centers),(p,1))}
valnewCenters=mappedPoints.reduceByKey{
case((sum1,count1),(sum2,count2))=>
(sum1+sum2,count1+count2)//(向量相加,计数器相加)
}.map{
case(id,(sum,count))=>
(id,sum/count)//根据前面的聚类,用平均值算法重新计算中心节点的位置
}.collect
varcdist:
Double=0
//计算收敛距离并更新中心节点
for((id,value)<
-newCenters){
cdist+=value.squaredDist(centers(id))
centers(id)=value
\t\tdistance:
"
+cdist)
varti2=System.currentTimeMillis()
if(first==0)
first=ti2-ti1
done..."
if(cdist<
0.3){
mappedPoints.saveAsTextFile("
output"
iter=i
over=0
valto2=System.currentTimeMillis()
kmeansiterationsdone..."
+(t2-t1))
+iter);
+first);
+(to2-to1)/iter);
+(to2-to1));
}
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- 关 键 词:
- Hadoop 作业