首页 / 算法 / Spark中的聚类算法
Spark中的聚类算法
内容导读
互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了Spark中的聚类算法,小编现在分享给大家,供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含3216字,纯文字阅读大概需要5分钟。
内容图文
Spark - Clustering
官方文档:https://spark.apache.org/docs/2.2.0/ml-clustering.html
这部分介绍MLlib中的聚类算法;
目录:
- K-means:
- 输入列;
- 输出列;
- Latent Dirichlet allocation(LDA):
- Bisecting k-means;
- Gaussian Mixture Model(GMM):
- 输入列;
- 输出列;
K-means
k-means是最常用的聚类算法之一,它将数据聚集到预先设定的N个簇中;
KMeans作为一个预测器,生成一个KMeansModel作为基本模型;
输入列
Param name | Type(s) | Default | Description |
---|---|---|---|
featuresCol | Vector | features | Feature vector |
输出列
Param name | Type(s) | Default | Description |
---|---|---|---|
predictionCol | Int | prediction | Predicted cluster center |
例子
from pyspark.ml.clustering import KMeans
# Loads data.
dataset = spark.read.format("libsvm").load("data/mllib/sample_kmeans_data.txt")
# Trains a k-means model.
kmeans = KMeans().setK(2).setSeed(1)
model = kmeans.fit(dataset)
# Evaluate clustering by computing Within Set Sum of Squared Errors.
wssse = model.computeCost(dataset)
print("Within Set Sum of Squared Errors = " + str(wssse))
# Shows the result.
centers = model.clusterCenters()
print("Cluster Centers: ")
for center in centers:
print(center)
LDA
LDA是一个预测器,同时支持EMLDAOptimizer和OnlineLDAOptimizer,生成一个LDAModel作为基本模型,专家使用者如果有需要可以将EMLDAOptimizer生成的LDAModel转为DistributedLDAModel;
from pyspark.ml.clustering import LDA
# Loads data.
dataset = spark.read.format("libsvm").load("data/mllib/sample_lda_libsvm_data.txt")
# Trains a LDA model.
lda = LDA(k=10, maxIter=10)
model = lda.fit(dataset)
ll = model.logLikelihood(dataset)
lp = model.logPerplexity(dataset)
print("The lower bound on the log likelihood of the entire corpus: " + str(ll))
print("The upper bound on perplexity: " + str(lp))
# Describe topics.
topics = model.describeTopics(3)
print("The topics described by their top-weighted terms:")
topics.show(truncate=False)
# Shows the result
transformed = model.transform(dataset)
transformed.show(truncate=False)
Bisecting k-means
Bisecting k-means是一种使用分裂方法的层次聚类算法:所有数据点开始都处在一个簇中,递归的对数据进行划分直到簇的个数为指定个数为止;
Bisecting k-means一般比K-means要快,但是它会生成不一样的聚类结果;
BisectingKMeans是一个预测器,并生成BisectingKMeansModel作为基本模型;
与K-means相比,二分K-means的最终结果不依赖于初始簇心的选择,这也是为什么通常二分K-means与K-means结果往往不一样的原因;
from pyspark.ml.clustering import BisectingKMeans
# Loads data.
dataset = spark.read.format("libsvm").load("data/mllib/sample_kmeans_data.txt")
# Trains a bisecting k-means model.
bkm = BisectingKMeans().setK(2).setSeed(1)
model = bkm.fit(dataset)
# Evaluate clustering.
cost = model.computeCost(dataset)
print("Within Set Sum of Squared Errors = " + str(cost))
# Shows the result.
print("Cluster Centers: ")
centers = model.clusterCenters()
for center in centers:
print(center)
Gaussian Mixture Model(GMM)
GMM表示一个符合分布,从一个高斯子分布中提取点,每个点都有其自己 的概率,spark.ml基于给定数据通过期望最大化算法来归纳最大似然模型实现算法;
输入列
Param name | Type(s) | Default | Description |
---|---|---|---|
featuresCol | Vector | features | Feature vector |
输出列
Param name | Type(s) | Default | Description |
---|---|---|---|
predictionCol | Int | prediction | Predicted cluster center |
probabilityCol | Vector | probability | Probability of each cluster |
例子
from pyspark.ml.clustering import GaussianMixture
# loads data
dataset = spark.read.format("libsvm").load("data/mllib/sample_kmeans_data.txt")
gmm = GaussianMixture().setK(2).setSeed(538009335)
model = gmm.fit(dataset)
print("Gaussians shown as a DataFrame: ")
model.gaussiansDF.show(truncate=False)
原文:https://www.cnblogs.com/helongBlog/p/13741248.html
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的Spark中的聚类算法全部内容,希望文章能够帮你解决Spark中的聚类算法所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错,欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
内容备注
版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 gblab@vip.qq.com 举报,一经查实,本站将立刻删除。
内容手机端
扫描二维码推送至手机访问。