FP-Growth 和 K-Means 学习报告
来源:互联网 发布:泰安广电网络 编辑:程序博客网 时间:2024/05/29 14:58
最近学习了数据挖掘常用的两种算法:FP-Growth 和 K-Means。现在把我的学习结果分享给大家。
以下是本文的目录,大家可以根据需要跳过一些章节:
- 1. FP-Growth
- 1.1 支持度计数筛选
- 1.2 步骤简介
- 1.3 实例分析
- 1.3.1 Overview
- 1.3.2 如何把不同行的数据聚到一行?
- 1.3.3 如何把 FP-Growth 算法的输出还原成类似于输入的事务?
- 1.3.4 处理结果与应用场合
- 2. K-Means
- 2.1 分类原理
- 2.1.1 欧几里得距离的高效计算
- 2.1.2 计算质心的方法:
- 2.2 步骤简介
- 2.3 计算实例
- 2.4 实现要点
- 2.1 分类原理
- 3.Reference
文中的引用以上标表示。所有源代码都可以在我的 GitHub:https://github.com/K9A2/DataMining 上找到。大家也可以到我的网站查看更多新鲜内容:http://www.stormlin.com。
1. FP-Growth
在生活中,我们常常会遇到一些需要分析事物之间的关联性的场合。例如,在分析超市的销售数据时,我们可能会想知道,顾客在买牛奶的时候,还会买什么别的东西。还有数据挖掘领域里面著名的啤酒与尿布的故事R1。
要解决这些问题,我们就需要一种算法来帮我们寻找这些事务项之间的关联性。常用的关联分析(Association Analysis)
算法有 Apriori 算法和 FP-Growth 算法。Apriori 算法的时空复杂度都比较高,现在已经不常用了,故本文略去对 Apriori 算法的介绍,专注于对 FP-Growth 的介绍与分析。
1.1 支持度计数筛选
在 FP-Growth 算法里面,需要对每一个事项计算各自的支持度计数(即此事务在全集中出现的次数)。如果支持度不满足设定的最小值,那么这项记录将不能被算法所收录。
1.2 步骤简介
FP-Growth 的步骤相对于 Apriori 会简单一点,但绝对值也不低。其伪代码步骤简介如下R5:
输入:事务集合 List<List<String>> transactions输出:频繁模式集合 List<List<String>> fpOutputpublic void getFPOutput(List<List<String>> transactions, List<String> postPattern, List<List<String>> fpOutput) { 构建头表项 HeaderTable:buildHeaderTable(transactions); 构建 FP 树:buildFPTree(headerTable, transactions); if (树空) return; 输出频繁项集; 遍历每一个头项表节点并递归;}
具体操作步骤请参考源代码。
1.3 实例分析
1.3.1 Overview
针对 FP-Growth 的实例分析,我们采用了一个具有 27 万测试数据的数据集(示例见 Fig.1,可以通过度盘链接下载)。在经过预处理阶段之后(即源代码中的 preProcess
方法),数据量下降为 6 万多。包括预处理、FP-Growth 计算频繁项集和重整输出三个阶段的完整流程的处理时间为 10 秒。
Fig.1 Data Sample
1.3.2 如何把不同行的数据聚到一行?
通过观察,我们可以发现,每一条记录都是独立一行的。那么我们就需要把这些记录合并到同一行中,形成一个类似于购物篮分析中所用的数据集。
在这个数据集中,每一个行都是由读者记录号、图书记录号(种)以及图书分类号等组成的。同时,由于这是一个日志文件,那么就可以通过相同的上下文来确定一项事务中所包含的各项。
1.3.3 如何把 FP-Growth 算法的输出还原成类似于输入的事务?
FP-Growth 算法输出是杂乱无章的,所以我们就需要对它的输出进行重整。而为了尽可能扩大相关联事务的范围,我们采用了合并所有有交集的行的方法:
private static void getResultFiltered(List<List<String>> result, List<List<String>> removedPrefix) { //合并与去重 HashSet<String> temp = new HashSet<>(); int elementLeft = removedPrefix.size(); //任意两行之间如果有交集,就合并他们 while (removedPrefix.size() != 0) { temp.addAll(removedPrefix.get(0)); for (int j = 1; j < elementLeft - 1; j++) { //若两项之间有交集,则 isIntersected 返回 true if (isIntersected(temp, removedPrefix.get(j))) { temp.addAll(removedPrefix.get(j)); removedPrefix.remove(j); elementLeft--; j--; } } result.add(new ArrayList<>(temp)); temp.clear(); elementLeft--; removedPrefix.remove(0); }}
以上算法中,HashSet 的使用有效加快了匹配的速度。同时,由于算法会删去已添加的行,重整算法的时间复杂度近似为 O(nlogn),空间复杂度不会超过输入数组的大小,即 O(n)。
1.3.4 处理结果与应用场合
本算法能在给定的事务集中高效计算频繁项集。那么,我们就能把这个算法移植到服务器端,并在小数据量的情况下实现根据用户的指定的类别,实时计算频繁项集,并在结果页面推荐给用户。
2. K-Means
在对数据进行了关联分析之后,有时候还需要对数据进行聚簇分析(Clustering Analysis)。聚类分析的算法较多,这里只介绍 K-Means 算法。这个算法的输入有数据集和分类数目 K;输出是分在 K 个簇中的数据项。
2.1 分类原理
分类主要涉及计算欧几里得距离和计算一群质点的质心两个算法,下面分别介绍:
2.1.1 欧几里得距离的高效计算
分类的方法主要是计算某个点与所有 K 个质心之间的欧几里得距离。计算两个 n 维点之间的欧几里得距离R4:
Fig.2 EuclidDistance
实用的计算方法:
private static double getEuclidDistance(Point a, Point b) { double result = 0; result += Math.pow(a.getX() - b.getX(), 2); result += Math.pow(a.getY() - b.getY(), 2); result += Math.pow(a.getZ() - b.getZ(), 2); return Math.sqrt(result);}
2.1.2 计算质心的方法:
在 K-Means 算法中,分类需要按照欧几里得距离最小的原则。但在实用的算法中,通常采用重心来代替质心:
private static Point getClusterCenter(List<Point> points) { if (points.size() == 0) { return null; } if (points.size() == 1) { return new Point(points.get(0).getX(), points.get(0).getY(), points.get(0).getZ()); } double x = 0; double y = 0; double z = 0; for (Point point : points) { x += point.getX(); y += point.getY(); z += point.getZ(); } x = x / points.size(); y = y / points.size(); z = z / points.size(); return new Point(x, y, z);}
2.2 步骤简介
K-Means 算法是一种很好理解的算法,其步骤异常简单。
- 用户提供输入数据集。数据集中的每一项都需要包含若干属性。如输入一个二维点集,那其中的一项就需要至少包含 X 和 Y 两个坐标;
- 由用户指定初始质心或者由算法在输入的数据集中随机选取 K 个点作为初始质心;
- 计算每一项到每一个质心之间的欧几里得距离;
- 按照欧几里得距离最小的原则,把这些点分到 K 个簇中的某一个;
- 重新计算 K 个簇中的质心(通常用计算重心代替);
- 如果质心与分类时使用的质心相同,则算法结束;否则就需要重复 2-6 步。
2.3 计算实例
由于每一个点不仅仅需要保存自身的三轴坐标,同时还要保存自身的类别以及名字,故新建了用于表示点的 Point
类,并以 Point[]
来表示点集。
计算实例采用了 CPDA 数据分析天地提供的足球数据R3。由于设计的时候采用了三维点集,所以无法采用通常的二维分类着色图R2来表示,故直接输出三种分类。其实验结果如下:
日本,韩国,澳大利亚,印尼,泰国,中国,朝鲜,伊拉克,伊朗,沙特,阿联酋,卡塔尔,乌兹别克斯坦,巴林,阿曼,约旦,
其结果符合球队实际排位。
另外,由于本次实验中尚未添加对分类的排序功能,即在输出的时候并非按照质心的“权重”来进行排序,故输出的结果是不能直接提取到别的程序中的。
2.4 实现要点
随机初始质心的获取
获取随机初始质心有两种方法:
- 第一种是采用
Collection.shuffle()
来直接打乱排序,然后直接取前 K 位作为随机初始质心; - 第二种就是使用随机数。先计算出 K 个不重复的随机数,然后按照获得的随机数到
Point[]
数组中获取随机初始质心,其计算过程如下:private static int[] getUnrepeatedRandomNumbers(int min, int max, int count) { int[] result = new int[count]; int i = 0; HashSet<Integer> temp = new HashSet<>(); while (true) { if (temp.size() == count) { break; } temp.add((int) (Math.random() * (max - min)) + min); } for (Integer item : temp) { result[i] = item; i++; } return result;}
- 第一种是采用
Point[]
数组的复制与判同如果直接调用系统提供的
System.arraycopy(b, 0, a, 0, a.length)
,那在复制的时候就是浅复制:即两个数组都是“引用了”同一个来源。在其中一个数组被改变的时候,另外一个数组由于引用了同一块内存区域,其值也会被改变。故要实现数组的“深拷贝”,则需要自行编写复制方法:private static Point[] getArrayCopy(Point[] b) { Point[] a = new Point[b.length]; if (a.length == 0 || b.length == 0) { return null; } System.arraycopy(b, 0, a, 0, a.length); return a;}
那么如何判断两个质心是否移动呢?我们可以直接采用逐行判断的方式:
private static boolean isClusterCenterChanged(Point[] a, Point[] b) { for (int i = 0; i < a.length; i++) { if (a[i].getX() != b[i].getX()) { return true; } else if (a[i].getY() != b[i].getY()) { return true; } else if (a[i].getZ() != b[i].getZ()) { return true; } } return false;}
在任意一次比较中,如果两者的 X、Y 和 Z 三个值中的任意一个不相等,方法就会返回
true
,即质心已移动;否则返回false
,表示质心未移动。
3.Reference
- Grant Stanley - Diapers, Beer, and Data Science in Retail
- 听云博客 - JAVA实现K-means聚类
- CPDA 数据分析天地 - 用K-means看透中国男足!
- tianlan_new_start - 欧几里得距离、曼哈顿距离和切比雪夫距离
- 人非木石_xst - 单机和集群环境下的FP-Growth算法java实现(关联规则挖掘)
- FP-Growth 和 K-Means 学习报告
- 机器学习实战--fp-growth
- FP-growth
- FP-growth
- FP-growth
- 机器学习之FP-growth算法
- 机器学习之&&Aprior与FP Growth
- 机器学习复习——FP Growth
- 机器学习实战之FP-growth
- 机器学习笔记十八 FP-growth
- Apriori算法和FP-growth算法比较
- k-means++和k-means||
- 《机器学习实战》使用Apriori算法和FP-growth算法进行关联分析(Python版)
- 【机器学习】K-means和GMM
- 机器学习:K-means和K-medoids对比[4]
- 【2】机器学习之兄弟连:K近邻和K-means
- 机器学习(九)—FP-growth算法
- 机器学习:FP-growth 发现频繁项集
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