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无督导学习
前面介绍的几种机器学习算法都是监督机器的学习,在已知目标变量或标签的位置,我们试图预测基于输入特性的输出。
无监督学习是不同的一种没有标记数据的感觉,我们不会试图预测任何输出因此,但试图找到有趣的模式,并提出
数据中的组,类似的值被组合在一起。
主要的方法
- 量化观察对象,使用一个向量进行表示,如可以用年龄，身高，体重表示一个人
| 年龄 | 薪水 | 体重 | 身高 |
|---|---|---|---|
| 30 | 15k | 62 | 172 |
| 40 | 25k | 75 | 170 |
- 计算两个对象间的距离,通过用欧几里德法来测量距离,直截了当
distance.png
=√((30-40)² + (15-25)² + (62-75)² + (172-170)²)
=√(100+100+169+4)
=19.3
还要其他计算距离的算法： Manhattan 距离 ； Mahalanobis距离 ；Chebyshev 距离等。
计算得到上述两个对象间的距离为19.3
K-Means算法
K代表数据集中划分类别的个数,现在对K-Menas算法中的一些概念的说明。
- Centroid-图心
图心指的是中心的数据点,在一个集群的中心或一个组。它也是集群中最具有代表性的点,最大距离等距点到集群中的其他点。
每个集群或组包含不同数量的数据点到图心的质心最近
centroid.png
聚类的整个想法是最小化内光距离,这是集群的图心的数据点的内部距离最大限度的相互聚系距离,即两个之间的图心之间不同分类
- Variance-方差
方差是图心所在数据集中的数据点距离的总和。
var.png
示例代码
用的测试数据是 iris data(鸢尾科话)数据，由于这份数据在统计计算测试中经常用到，所以在网络上搜索下，就可以找到。
from pyspark.sql import SparkSession
import pyspark
from pyspark.sql.functions import *
from pyspark.sql.types import *
from pyspark.sql.functions import rand, randn
from pyspark.ml.clustering import KMeans
spark = SparkSession.builder.appName('k_means').getOrCreate() # 创建SparkSession对象
print("------------------读取数据-----------------")
df=spark.read.csv('iris_dataset.csv',inferSchema=True,header=True) # 读取数据
print("------------------查看分析数据-----------------")
print((df.count(),len(df.columns))) # 查看数据规模
# 查看列信息
df.printSchema()
df.columns
df.orderBy(rand()).show(10,False) # 查看数据，随机的方式
df.groupBy('species').count().orderBy('count',ascending=False).show(10,False) # 汇总查看数据
print("-----------------数据转换-------------------")
from pyspark.ml.linalg import Vectors
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler # 导入VerctorAssembler 将多个列合并成向量列的特征转换器,即将表中各列用一个类似list表示，输出预测列为单独一列。
input_cols=['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width']
# 将所有的属性转换为转化为一个vector
vec_assembler = VectorAssembler(inputCols = input_cols, outputCol='features')
final_data = vec_assembler.transform(df)
print("------------设定不同的K值，进行分类,计算平方误差之和------------")
errors=[]
for k in range(2,10):
kmeans = KMeans(featuresCol='features',k=k)
model = kmeans.fit(final_data)
intra_distance = model.computeCost(final_data)
errors.append(intra_distance)
print("With K={}".format(k))
print("Within Set Sum of Squared Errors = " + str(errors))
print('--'*30)
print("-----------使用mathplot计算，汇总不同K值-----------------")
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
cluster_number = range(2,10)
plt.scatter(cluster_number,errors)
plt.xlabel('Number of Clusters (K)')
plt.ylabel('SSE')
plt.show()
# 通过图形，查看k=4时较为合适
kmeans = KMeans(featuresCol='features',k=4,)
model = kmeans.fit(final_data)
predictions=model.transform(final_data)
predictions.groupBy('species','prediction').count().show() # 查看分类的数据
print("---------将数据转换为panda结构，并查看空间3d图心-----------")
pandas_df = predictions.toPandas()
pandas_df.sample(5)
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
cluster_vis = plt.figure(figsize=(15,10)).gca(projection='3d')
cluster_vis.scatter(pandas_df.sepal_length, pandas_df.sepal_width, pandas_df.petal_length, c=pandas_df.prediction,depthshade=False)
plt.show()
Figure_1.png
Figure_2.png
part1.png
part2.png
part3.png
