2

我尝试在给定的 DataFrame 上应用 GMM 聚类算法（如https://spark.apache.org/docs/latest/ml-clustering.html），如下所示：

vector.show(1)

身份证 | 特征

33.0 | [0.0,1.0,27043.0,....]

type(vector)

pyspark.sql.dataframe.DataFrame

type(vector.select('features'))

pyspark.sql.dataframe.DataFrame

vector.printSchema()

根

|-- id: double (可为空 = true)

|-- 特征：向量（可为空=真）

然后我尝试了以下代码来创建集群：

from pyspark.ml.clustering import GaussianMixture
gmm = GaussianMixture().setK(5).setSeed(538009335).setFeaturesCol("features")
gmm_model = gmm.fit(vector)
gmm_model.gaussiansDF.show()
gmm_predictions = gmm_model.transform(vector)
gmm_predictions.show()

这可以正常工作，没有任何错误或麻烦，但算法最终为所有集群返回相同的均值和协方差，并将每一行/ID 分配给同一个集群 0（对于任何集群，概率始终为 0.2（[0.2,0.2,0,2,0.2 ,0.2]))。

你知道为什么它会给我这样的结果吗？

注意：数据不是造成这种“坏”聚类的原因：在使用 Scikit-learn 和 PySpark 尝试过 Kmeans 后，我得到了使用 Scikit-learn 的“现实”聚类。

预先感谢您的帮助。

此致

4

1 回答 1

0

我认为不良聚类背后的主要原因是 pyspark GMM 仅使用对角协方差矩阵，而不是完全协方差矩阵。对角协方差矩阵不考虑数据集中存在的特征之间的协方差，因此可能导致错误的聚类。

您可以在以下位置检查 GMM 的 pyspark 实现：https ://github.com/apache/spark/blob/master/mllib/src/main/scala/org/apache/spark/ml/clustering/GaussianMixture.scala

当你 Sklearn 的 GMM 实现时，默认情况下它们使用完整的协方差矩阵，该矩阵涉及与对角协方差矩阵相反的每个特征之间的协方差。

于 2021-03-10T08:58:11.950 回答