Вопрос или проблема
Я ищу реализацию k-модов на pyspark. Я нашел это и это как реализации.
Сначала я пытался реализовать k-моды, используя первую ссылку, и столкнулся с проблемами. Поэтому я попробовал вторую реализацию на github. Эта реализация сработала (то есть выполнилась без ошибок), но я по-прежнему не могу использовать ее должным образом из-за отсутствия руководства/техник использования. Согласно странице на github:
n_modes=36
partitions=10
max_iter=10
fraction = 50000 * partitions / (data.count() * 1.0)
data = data.rdd.sample(False,fraction).toDF()
method=IncrementalPartitionedKMetaModes(n_partitions = partitions, n_clusters = n_modes,max_dist_iter = max_iter,local_kmodes_iter = max_iter,
similarity = "frequency", metamodessimilarity = "hamming")
cluster_metamodes = method.calculate_metamodes(data)
Я не могу понять, как использовать этот cluster_metamodes или что он вообще означает.
Короче говоря, k-моды будут выполняться для каждой партии, чтобы
определить набор мод (кластеров) для каждой партии. Далее,
k-моды будут повторяться для определения мод набора всех мод из
всех партий. Эти моды мод называются метамодами здесь.
Может кто-то объяснить концепцию и сказать, как использовать этот метод кластеризации на pyspark dataframe с категориальными значениями?
Моды – это просто аналог центроидов в методе k-средних. Распределенная реализация назначает точки к кластерам параллельно на подмножествах данных, затем вычисляет новые центроиды параллельно, и, наконец, собирает эти результаты для выполнения (взвешенного) среднего этих центроидов, чтобы получить реальные центроиды. Аналогично здесь, после назначения кластеров моды вычисляются на подмножествах данных параллельно, но затем их нужно собрать и объединить в реальные новые моды. По какой-то причине они называют ‘реальные’ моды ‘метамодами’.
Я рад слышать, что он работает без ошибок. С тех пор, как был задан вопрос, я исправил еще несколько проблем и также написал статью об этом, которая может быть использована в качестве документации для ясности (статья указана на github).
Содержимое cluster_metamodes – это массив, содержащий результирующие “моды мод” или метамоды. Другими словами, это список с центрами кластеров. То, как использовать это дальше, зависит только от вас. Например, вы можете вычислить расстояние от каждой записи до всех метамодов, используя любую из предоставленных функций расстояния:
- hamming_dissim(record, cluster_metamodes)
- frequency_based_dissim(record, cluster_metamodes)
Более подробный пример сейчас предоставлен на github.
Кроме этого, сейчас есть еще две функции, а именно get_modes и get_mode_indexes. Первая вернет вам список мод (не метамодов!), т.е. все центры всех кластеров во всех подмножествах данных (которые были кластеризованы индивидуально).
Вторая вернет вам список с соответствующим идентификатором моды (который является глобально уникальным) для каждой оригинальной записи.
Если у вас будет 100 записей в ваших данных и вы запустите pyspark-kmetamodes с 5 партиями, размером партии 20 и n_modes = 2, это приведет к:
cluster_metamodes, содержащий 2 элемента (2 метамоды, вычисленные из 10 мод)get_modesвернет вам список с 10 элементами (5 партий x 2 мода на партию = 10 мод)get_mode_indexesвернет вам 100 элементов, где каждый элемент будет содержать соответствующий идентификатор моды (учитывая, что есть 10 мод),get_mode_indexes()[9]должен содержать идентификатор моды для 10-й записи из анализируемого набора данных.
Ответ или решение
Реализация K-Modes в PySpark
Введение
K-Modes — это алгоритм клонирования, аналогичный K-Means, но предназначенный для работы с категориальными данными. Он использует режимы (modes) для определения центров кластеров. В данном ответе мы рассмотрим, как реализовать алгоритм K-Modes в PySpark, используя библиотеку pyspark-kmetamodes, упомянутую вами. Мы также объясним значения выходных данных, а также методы, которые будут полезны при дальнейшей работе с полученными результатами.
Подготовка данных
Перед тем как начать, убедитесь, что ваши данные готовы к обработке. Данные должны быть представлены в виде DataFrame PySpark с категориальными переменными. Ниже приведен пример предварительной обработки DataFrame:
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql import types as T
# Инициализация Spark
spark = SparkSession.builder \
.appName("K-Modes Implementation") \
.getOrCreate()
# Пример данных
data = [(1, "cat"), (2, "dog"), (3, "cat"), (4, "fish"), (5, "dog"), (6, "cat")]
schema = T.StructType([T.StructField("id", T.IntegerType(), True),
T.StructField("category", T.StringType(), True)])
df = spark.createDataFrame(data, schema=schema)Импорт библиотек и реализация K-Modes
Импортируйте необходимые библиотеки и инициализируйте параметры алгоритма:
from pyspark_kmetamodes import IncrementalPartitionedKMetaModes
# Параметры алгоритма
n_modes = 36 # Количество режимов (кластеров)
partitions = 10 # Число разделов данных
max_iter = 10 # Максимальное количество итераций
fraction = 50000 * partitions / (df.count() * 1.0)
# Снижение размерности данных
sampled_data = df.rdd.sample(False, fraction).toDF()Выполнение K-Modes
Теперь, когда данные подготовлены и параметры определены, выполните алгоритм K-Modes:
method = IncrementalPartitionedKMetaModes(n_partitions=partitions,
n_clusters=n_modes,
max_dist_iter=max_iter,
local_kmodes_iter=max_iter,
similarity="frequency",
metamodessimilarity="hamming")
# Расчет метамодов
cluster_metamodes = method.calculate_metamodes(sampled_data)Выходные данные: cluster_metamodes
Результат, возвращаемый calculate_metamodes, представляет собой список (массив) метамодов. Метамоды (modes of modes) — это центры кластеров, вычисленные на основе агрегированных фигурах. Вы можете использовать эти метамоды для дальнейшего анализа и сегментации ваших данных.
Использование метамодов
После получения метамодов у вас есть несколько вариантов действий:
-
Расчет расстояния до метамодов: Вы можете рассчитать расстояние от каждой записи до всех метамодов с использованием доступных функций, таких как
hamming_dissimилиfrequency_based_dissim. Это позволит вам понять, к какому кластеру принадлежит каждая запись.distances = [hamming_dissim(record, cluster_metamodes) for record in sampled_data.collect()] -
Получение мод и индексов мод:
get_modes()возвращает список всех режимов, полученных из отдельных подмножеств данных.get_mode_indexes()возвращает уникальные идентификаторы для каждого оригинального примера данных.
modes = method.get_modes()
mode_indexes = method.get_mode_indexes()Пример применения
Допустим, у вас есть 100 записей и вы выполните K-Modes с 5 разделами и 2 режимами на каждый раздел. В результате вы получите:
cluster_metamodes, содержащий 2 элемента (медии для каждой группы).get_modes()вернет 10 режимов (5 разделов по 2 режима на каждом).get_mode_indexes()вернет 100 элементов, соответствующих оригинальным записям.
Заключение
K-Modes в PySpark является мощным инструментом для кластеризации категориальных данных. С помощью библиотеки pyspark-kmetamodes и методов, предложенных в этой реализации, вы можете эффективно разделить свои данные на кластеры и получить полезную информацию о структуре данных. Важно экспериментировать с параметрами и методами анализа для достижения наилучших результатов в зависимости от характеристик ваших данных.