Spark实现 -- Kmeans聚类算法

Spark实现 -- Kmeans聚类算法

Kmeans简介

Kmeans是最常用的聚类算法，也是十大经典的数据挖掘算法之一。聚类的思想用一句话概括就是“物以类聚，人以群分”。kmeans算法作为最基础的算法之一，基本上每本数据挖掘的书都会讲到，这里就不在啰嗦了。本文主要结合实现原理利用Spark实现一下过程。

算法实现步骤

step1 首先随机选取k个样本点最为初始聚类中心
step2 计算每个样本到聚类中心的距离，将该样本归属到最近的聚类中心
step3 将每个类的点的均值作为新的聚类中心
step4 重复2、3步骤直到代价函数不再发生较大大变化或达到迭代次数

Kmeans动态过程

Kmeans动态过程 --图片来源维基百科
图片来源：维基百科

代码实现

// 定义一个方法 传入的参数是 数据集、K、最大迭代次数、代价函数变化阈值
// 其中 最大迭代次数和代价函数变化阈值是设定了默认值，可以根据需要做相应更改
  def train(data: RDD[Seq[Double]], k: Int, maxIter: Int = 40, tol: Double = 1e-4) = {

    val sc: SparkContext = data.sparkContext

    var i = 0 // 迭代次数
    var cost = 0D //初始的代价函数
    var convergence = false   //判断收敛，即代价函数变化小于阈值tol
    
    // step1 :随机选取 k个初始聚类中心
    var initk: Array[(Seq[Double], Int)] = data.takeSample(false, k, Random.nextLong()).zip(Range(0, k))

    var res: RDD[(Seq[Double], Int)] = null

    while (i < maxIter && !convergence) {

      val bcCenters = sc.broadcast(initk)

      val centers: Array[(Seq[Double], Int)] = bcCenters.value

      val clustered: RDD[(Int, (Double, Seq[Double], Int))] = data.mapPartitions(points => {

        val listBuffer = new ListBuffer[(Int, (Double, Seq[Double], Int))]()

    // 计算每个样本点到各个聚类中心的距离
        points.foreach { point =>

          // 计算聚类id以及最小距离平方和、样本点、1
          val cost: (Int, (Double, Seq[Double], Int)) = centers.map(ct => {

            ct._2 -> (math.pow(distance.Euclidean(ct._1, point), 2), point, 1)

          }).minBy(_._2._1)  // 将该样本归属到最近的聚类中心
          listBuffer.append(cost)
        }

        listBuffer.toIterator

      })
      //
      val mpartition: Array[(Int, (Double, Seq[Double]))] = clustered
        .reduceByKey((a, b) => {
          val cost = a._1 + b._1   //代价函数
          val count = a._3 + b._3   // 每个类的样本数累加
          val newCenters = a._2.zip(b._2).map(tp => tp._1 + tp._2)    // 新的聚类中心点集
          (cost, newCenters, count)
        })
        .map {
          case (clusterId, (costs, point, count)) =>
            clusterId -> (costs, point.map(_ / count))   // 新的聚类中心 
        }
        .collect()

      val newCost = mpartition.map(_._2._1).sum   // 代价函数

      convergence =  math.abs(newCost - cost) <= tol    // 判断收敛，即代价函数变化是否小于小于阈值tol

    // 变换新的代价函数
      cost = newCost
      
      // 变换初始聚类中心
      initk = mpartition.map(tp => (tp._2._2, tp._1))

    // 聚类结果 返回样本点以及所属类的id
      res = clustered.map(tp=>(tp._2._2,tp._1))

      i += 1
    }

    // 返回聚类结果
    res

  }

算法调用 ：为了方便，本案例使用的数据集还是鸢尾花数据集

 val dataset = spark.read.textFile("F:\\DataSource\\iris.csv")
      .rdd.map(_.split(",").filter(NumberUtils.isNumber _).map(_.toDouble))
      .filter(!_.isEmpty).map(_.toSeq)

    val kmeans = new Kmeans2()

    val res: RDD[(Seq[Double], Int)] = kmeans.train(dataset, 3)
    
    res.sample(false, 0.1, 1234L)
      .map(tp => (tp._1.mkString(","), tp._2))
      .foreach(println)

聚类结果

(4.8,3.0,1.4,0.3,0)
(4.6,3.2,1.4,0.2,0)
(6.0,3.4,4.5,1.6,2)
(5.6,2.7,4.2,1.3,2)
(7.1,3.0,5.9,2.1,1)
(7.2,3.2,6.0,1.8,1)
······

根据笔者的检验来看，聚类出来的结果和源数据的分类还是有些许差别。所以通过本案例说明：每个方法都有它自身的使用场景，每个数据集都有自身的属性因此每个都有不同的解决方法，没有最好，只有更好。工具固然可以帮我们解决问题，但是掌握工具能帮我们有效的解决问题。

不足之处

因为初始聚类中心是随机选择，因此可能会让结果陷入局部最优，有学者就此问题提出了很多优化方法，例如kmeans++、Kernel K-means等方法。有兴趣的朋友们可以看看 。

如有不当之处，欢迎指正