Spark ML - 聚类算法
1.KMeans快速聚类
首先到UR需要的包：
import org.apache.spark.ml.clustering.{KMeans,KMeansModel}
import org.apache.spark.ml.linalg.Vectors开启RDD的隐式转换：
import spark.implicits._ 为了便于生成相应的DataFrame，这里定义一个名为model_instance的case class作为DataFrame每一行（一个数据样本）的数据类型。
case class model_instance (features: org.apache.spark.ml.linalg.Vector) 在定义数据类型完成后，即可将数据读入RDD[model_instance]的结构中，并通过RDD的隐式转换.toDF()方法完成RDD到DataFrame的转换：
val rawData = sc.textFile("file:///home/hduser/iris.data")
val df = rawData.map(
line =>
{ model_instance( Vectors.dense(line.split(",").filter(p => p.matches("\\d*(\\.?)\\d*"))
.map(_.toDouble)) )}).toDF() 与MLlib版的教程类似，我们使用了filter算子，过滤掉类标签，正则表达式\\d*(\\.?)\\d*可以用于匹配实数类型的数字，\\d*使用了*限定符，表示匹配0次或多次的数字字符，\\.?使用了?限定符，表示匹配0次或1次的小数点。
在得到数据后，我们即可通过ML包的固有流程：创建Estimator并调用其fit()方法来生成相应的Transformer对象，很显然，在这里KMeans类是Estimator，而用于保存训练后模型的KMeansModel类则属于Transformer：
val kmeansmodel = new KMeans().
setK(3).
setFeaturesCol("features").
setPredictionCol("prediction").
fit(df) 与MLlib版本类似，ML包下的KMeans方法也有Seed（随机数种子）、Tol（收敛阈值）、K（簇个数）、MaxIter（最大迭代次数）、initMode（初始化方式）、initStep（KMeans||方法的步数）等参数可供设置，和其他的ML框架算法一样，用户可以通过相应的setXXX()方法来进行设置，或以ParamMap的形式传入参数，这里为了简介期间，使用setXXX()方法设置了参数K，其余参数均采用默认值。
与MLlib中的实现不同，KMeansModel作为一个Transformer，不再提供predict()样式的方法，而是提供了一致性的transform()方法，用于将存储在DataFrame中的给定数据集进行整体处理，生成带有预测簇标签的数据集：
val results = kmeansmodel.transform(df) 为了方便观察，我们可以使用collect()方法，该方法将DataFrame中所有的数据组织成一个Array对象进行返回：
results.collect().foreach(
row => {
println( row(0) + " is predicted as cluster " + row(1))
})也可以通过KMeansModel类自带的clusterCenters属性获取到模型的所有聚类中心情况：
kmeansmodel.clusterCenters.foreach(
center => {
println("Clustering Center:"+center)
}) 与MLlib下的实现相同，KMeansModel类也提供了计算 集合内误差平方和（Within Set Sum of Squared Error, WSSSE) 的方法来度量聚类的有效性，在真实K值未知的情况下，该值的变化可以作为选取合适K值的一个重要参考：
kmeansmodel.computeCost(df)2.高斯混合模型(GMM)聚类算法
2.1 基本原理
高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM） 是一种概率式的聚类方法，属于生成式模型，它假设所有的数据样本都是由某一个给定参数的 多元高斯分布 所生成的。具体地，给定类个数K，对于给定样本空间中的样本
，一个高斯混合模型的概率密度函数可以由K个多元高斯分布组合成的混合分布表示：
其中，
是以
为均值向量，
为协方差矩阵的多元高斯分布的概率密度函数，可以看出，高斯混合模型由K个不同的多元高斯分布共同组成，每一个分布被称为高斯混合模型中的一个 成分(Component)， 而
为第i个多元高斯分布在混合模型中的 权重 ，且有
。
假设已有一个存在的高斯混合模型，那么，样本空间中的样本的生成过程即是：以
作为概率（实际上，权重可以直观理解成相应成分产生的样本占总样本的比例），选择出一个混合成分，根据该混合成分的概率密度函数，采样产生出相应的样本。
那么，利用GMM进行聚类的过程是利用GMM生成数据样本的“逆过程”：给定聚类簇数K，通过给定的数据集，以某一种 参数估计 的方法，推导出每一个混合成分的参数（即均值向量
、协方差矩阵
和权重
），每一个多元高斯分布成分即对应于聚类后的一个簇。高斯混合模型在训练时使用了极大似然估计法，最大化以下对数似然函数：
显然，该优化式无法直接通过解析方式求得解，故可采用 期望-最大化(Expectation-Maximization, EM) 方法求解，具体过程如下（为了简洁，这里省去了具体的数学表达式，详细可见wikipedia）：
1.根据给定的K值，初始化K个多元高斯分布以及其权重；
2.根据贝叶斯定理，估计每个样本由每个成分生成的后验概率；(EM方法中的E步)
3.根据均值，协方差的定义以及2步求出的后验概率，更新均值向量、协方差矩阵和权重；（EM方法的M步）
重复2~3步，直到似然函数增加值已小于收敛阈值，或达到最大迭代次数 当参数估计过程完成后，对于每一个样本点，根据贝叶斯定理计算出其属于每一个簇的后验概率，并将样本划分到后验概率最大的簇上去。相对于KMeans等直接给出样本点的簇划分的聚类方法，GMM这种给出样本点属于每个簇的概率的聚类方法，被称为 软聚类(Soft Clustering / Soft Assignment) 。
2.2 模型的训练与分析
Spark的ML库提供的高斯混合模型都在org.apache.spark.ml.clustering包下，和其他的聚类方法类似，其具体实现分为两个类：用于抽象GMM的超参数并进行训练的GaussianMixture类（Estimator）和训练后的模型GaussianMixtureModel类（Transformer），在使用前，引入需要的包：
import org.apache.spark.ml.clustering.{GaussianMixture,GaussianMixtureModel}
import org.apache.spark.ml.linalg.Vector开启RDD的隐式转换：
import spark.implicits._ 我们仍采用Iris数据集进行实验。为了便于生成相应的DataFrame，这里定义一个名为model_instance的case class作为DataFrame每一行（一个数据样本）的数据类型。
case class model_instance (features: org.apache.spark.ml.linalg.Vector)在定义数据类型完成后，即可将数据读入RDD[model_instance]的结构中，并通过RDD的隐式转换.toDF()方法完成RDD到DataFrame的转换：
val rawData = sc.textFile("file:///home/hduser/iris.data")
val df = rawData.map(line =>
{ model_instance( Vectors.dense(line.split(",").filter(p => p.matches("\\d*(\\.?)\\d*"))
.map(_.toDouble)) )}).toDF() 与MLlib的操作类似，我们使用了filter算子，过滤掉类标签，正则表达式\\d*(\\.?)\\d*可以用于匹配实数类型的数字，\\d*使用了*限定符，表示匹配0次或多次的数字字符，\\.?使用了?限定符，表示匹配0次或1次的小数点。
可以通过创建一个GaussianMixture类，设置相应的超参数，并调用fit(..)方法来训练一个GMM模型GaussianMixtureModel，在该方法调用前需要设置一系列超参数，如下表所示：
- K:聚类数目，默认为2
- maxIter : 最大迭代次数，默认为100
- seed : 随机数种子，默认为随机Long值
- Tol : 对数似然函数收敛阈值，默认为0.01
其中，每一个超参数均可通过名为setXXX(...)（如maxIterations即为setMaxIterations()）的方法进行设置。这里，我们建立一个简单的GaussianMixture对象，设定其聚类数目为3，其他参数取默认值。
val gm = new GaussianMixture().setK(3)
.setPredictionCol("Prediction")
.setProbabilityCol("Probability")
val gmm = gm.fit(df)和KMeans等硬聚类方法不同的是，除了可以得到对样本的聚簇归属预测外，还可以得到样本属于各个聚簇的概率（这里我们存在”Probability”列中）。
调用transform()方法处理数据集之后，打印数据集，可以看到每一个样本的预测簇以及其概率分布向量
val result = gmm.transform(df)
result.show(150, false) 得到模型后，即可查看模型的相关参数，与KMeans方法不同，GMM不直接给出聚类中心，而是给出各个混合成分（多元高斯分布）的参数。在ML的实现中，GMM的每一个混合成分都使用一个MultivariateGaussian类（位于org.apache.spark.ml.stat.distribution包）来存储，我们可以使用GaussianMixtureModel类的weights成员获取到各个混合成分的权重，使用gaussians成员来获取到各个混合成分的参数（均值向量和协方差矩阵）：
for (i <- 0 until gmm.getK) {
println("Component %d : weight is %f \n mu vector is %s \n sigma matrix is %s" format
(i, gmm.weights(i), gmm.gaussians(i).mean, gmm.gaussians(i).cov))
}更多精彩内容请关注: http://ihoge.cn