Canopy 算法，流程简单，容易实现，一下是算法
（1）设样本集合为S，确定两个阈值t1和t2，且t1>t2。
（2）任取一个样本点p，作为一个Canopy，记为C，从S中移除p。
（3）计算S中所有点到p的距离dist
（4）若dist<t1，则将相应点归到C,作为弱关联。
（5）若dist<t2，则将相应点移出S，作为强关联。
（6）重复（2）~（5），直至S为空。
上面的过程可以看出，dist<t2的点属于有且仅有一个簇，t2<dist<t1 的点可能属于多个簇。可见Canopy是一种软聚类。
数据集合划分完后：
Canopy有消除孤立点的作用,而K-means在这方面却无能为力。建立canopies之后，可以删除那些包含数据点数目较少的canopy，往往这些canopy是包含孤立点的。根据canopy内点的数目,来决定聚类中心数目k,这样效果比较好。
当T1过大时，会使许多点属于多个Canopy，可能会造成各个簇的中心点间距离较近，各簇间区别不明显；当T2过大时，增加强标记数据点的数量，会减少簇个个数；T2过小，会增加簇的个数，同时增加计算时间。
在执行Canopy之前需要用将文本合并，然后用Mahout文本向量化模块计算TFIDF，作为文本向量。向量化之后再用Canopy算法聚类。
簇Cluster是一个实体，保存该簇的关键信息,canopy 就是一个cluster。
privateint id; 簇编号
核心参数：计算完数据后最终的簇属性
private long numPoints; 簇中点的个数
private Vector center; 中心向量 center=
private Vector radius; 半径向量 radius =
调整参数：簇中加入一个点后调整的参数
private double s0; s0= 权重和。对于canopy ，w=1 ,所有s0=numPoints
private Vector s1; s1= x 为point ，w 为权重。对canopyw =1
private Vector s2 ; s2= x 为point，w为权重。对canopyw =1
该Job 通过多个Map 寻找局部Canopy ，用1个reduce将map计算的canopy合并，最终输出全局的中心。
输入数据：SequenceFile 格式，key 文件路径，value TFIDF向量。
Map: key 文件路径 , value TFIDF 向量
Collection<Canopy> canopies = new ArrayList<Canopy>()
Map(WritableComparable<?> key, VectorWritable point){
CanopyClusterer 将Point 加入到canopies 集合中。加入集合的过程中计算T1,T2.加入到相应的Canopy中。
}
Close(){
遍历canopies 集合，计算每一个Canopy的中心点。
For(canopy :canopies){
计算每一个Canopy的中心点。
输出 key :Text(“centroid”)value: Canopy中心点向量。
}
}
Reduce:key Text(“centroid”) value VectorWritable
用1个reduce 将所有map 计算的canopy 中心合并。
Reduce中执行的代码和map的一样。
最终输出canopy 。
For(canopy c :canopys ){
输出：key c.getIdentifier() ，Value c
}
通过上一步找到中心点后，划分数据的过程就比较容易了。输入数据为向量化后的TFIDF向量。该过程只需用Map 就行。
输入格式：key 文档路径 value TFIDF向量
Map:
Collection<Canopy>canopies = new ArrayList<Canopy>()
Map（WritableComparable<?> key, VectorWritable point）{
计算point 和所有中心点的距离，将其划分到距离最近的canopy中
CanopyClusterer.emitPointToClosestCanopy(point,canopyes)
输出 key: canopyid ，value:point
}
setup(){
读Canopy ,到 canopies
}
API
|
CanopyDriver.main(args); |
|
|
--input (-i) |
输入路径 |
|
--output(-o) |
输出路径 |
|
--distanceMeasure(-dm) |
距离度量类的权限命名，如：”org.apache.mahout.common.distance.CosineDistanceMeasure” |
|
--t1 (-t1) |
t1值 （t1>t2） |
|
--t2 (-t2) |
t2值 |
|
--t3 (-t3) |
t3值，默认t3=t1 |
|
--t4(-t4) |
t4值，默认t4=t2 |
|
--overwrite (-ow) |
是否覆盖上次操作的结果 |
|
--clustering (-cl) |
是否执行聚类操作，即划分数据 |
|
--method (-method) |
默认，mapreduce。还可选sequential，执行单机模式 |
示例
|
String [] args ={“--input”,“vector/tfidf-vectors”, “--output”, “cluster/canopy”, “--method”, “mapreduce”, “--distanceMeasure”, “org.apache.mahout.common.distance .CosineDistanceMeasure”, “--t1”, “0.45”, “--t2”, 0.38”, “--overwrite”, “--clustering”} CanopyDriver.main(args); |
输出
|
结果文件 |
Key类型 |
Value类型 |
说明 |
|
clusters-* |
类id (org.apache.hadoop.io.Text) |
类中心 (org.apache.mahout. clustering.kmeans.Cluster) |
每条记录以类id和类中心表示一个类别 |
|
clusteredPoints |
类id (org.apache.hadoop.io.IntWritable) |
文档向量 (org.apache. mahout.clustering.WeightedVectorWritable) |
每条记录中，文档向量代表文档，类id代表该文档所属类别 |
注:clusters-*中*代表数字，第i次迭代产生的类信息即为clusters-i
Mahout canopy聚类,布布扣,bubuko.com
原文地址：http://blog.csdn.net/yueyedeai/article/details/26711469
