《大数据十大经典算法讲解》-公开·课件设计.ppt

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一个实验 所有实验都是在实验室搭建的Hadoop平台 上运行的.平台有5 台机器,都是四核Intel Corei3处理器,4GB内存.Hadoop版本0.20.2, java版本1.6.25.每台机器之间用千兆以太网 卡,通过交换机连接.实验所用的数据是人工数 据,维度是48维.为了测试算法的性能,实验中构 造了分别含有10^4,10^5,10^6,2*10^6 条 记录的数据来进行测试.由于KMeans算法中有 随机初始化中心点的操作,因此对每一组实验重 复执行25次,取其平均执行时间作为最终实验结 果 算法改进后的实效 可以看出:基于MapReduce的KMeans算法 的运行效率要远远高于传统的KMeans算法 QA LOGO The algorithm of Kmeans 小组成员:徐佳、张俊飞、刘志伟、孔祥玉 主要内容: Kmeans实战 聚类算法简介 Kmeans算法详解 Kmeans算法的缺陷及若干改进 Kmeans的单机实现与分布式实现策略 聚类算法简介 1 2 3 聚类的目标:将一组向量分成若干组,组内数据是相似的,而组间数据是有较明显差异。 与分类区别:分类与聚类最大的区别在于分类的目标事先已知,聚类也被称为无监督机器学习 聚类手段:传统聚类算法 ①划分法 ②层次方法 ③基于密度方法 ④基于网络方法 ⑤基于模型方法 什么是Kmeans算法? Q1:K是什么?A1:k是聚类算法当中类的个数。 Summary:Kmeans是用均值算法把数据分成K个类的算法! Q2:means是什么?A2:means是均值算法。 Kmeans算法详解(1) 步骤一:取得k个初始初始中心点 Kmeans算法详解(2) Min of three due to the EuclidDistance 步骤二:把每个点划分进相应的簇 Kmeans算法详解(3) Min of three due to the EuclidDistance 步骤三:重新计算中心点 Kmeans算法详解(4) 步骤四:迭代计算中心点 Kmeans算法详解(5) 步骤五:收敛 Kmeans算法流程 从数据中随机抽取k个点作为初始聚类的中心,由这个中心代表各个聚类 计算数据中所有的点到这k个点的距离,将点归到离其最近的聚类里 调整聚类中心,即将聚类的中心移动到聚类的几何中心(即平均值)处,也就是k-means中的mean的含义 重复第2步直到聚类的中心不再移动,此时算法收敛 最后kmeans算法时间、空间复杂度是: 时间复杂度:上限为O(tKmn),下限为Ω(Kmn)其中,t为迭代次数,K为簇的数目,m为记录数,n为维数 空间复杂度:O((m+K)n),其中,K为簇的数目,m为记录数,n为维数 决定性因素 Input centroids Selected k MaxIterations Convergence Meassures ①数据的采集和抽象 ②初始的中心选择 ①最大迭代次数 ②收敛值 ① k值的选定 ①度量距离的手段 factors? 主要讨论 初始中心点 输入的数据及K值的选择 距离度量 我们主要研究的三个方面因素。 初始中心点的划分 讨论初始中心点意义何在?下面的例子一目了然吧? 初始中心点 收敛后 你 懂 的 … 如何衡量Kmeans算法的精确度? 在进一步阐述初始中心点选择之前,我们应该先确定度量kmeans的算法精确度的方法。一种度量聚类效果的标准是:SSE(Sum of Square Error,误差平方和) SSE越小表示数据点越接近于它们的质心,聚类效果也就越好。因为对误差取了平方所以更重视那些远离中心的点。 一种可以肯定降低SSE的方法是增加簇的个数。但这违背了聚类的目标。因为聚类是在保持目标簇不变的情况下提高聚类的质量。 现在思路明了了我们首先以缩小SSE为目标改进算法。 改进的算法——二分Kmeans算法 为了克服k均值算法收敛于局部的问题,提出了二分k均值算法。该算法首先将所有的点作为一个簇,然后将该簇一分为二。之后选择其中一个簇继续划分,选择哪个簇进行划分取决于对其划分是否可以最大程度降低SSE值。 伪代码如下: 将所有的点看成一个簇 当簇数目小于k时 对于每一个簇 计算总误差 在给定的簇上面进行K均值聚类(K=2) 计算将该簇一分为二后的总误差 选择使得误差最小的那个簇进行划分操作 二分Kmeans算法的效果 既然是改进算法就要体现改进算法的优越性。为此控制变量,在相同的实验环境下,①取相同的k值取。 ②选取相同的的距离度量标准(欧氏距离) ③在相同的数据集下进行测试。 一组实验结果 一组不好的初始点产生的Kmeans算法结果 二分

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