Mahout文本聚类实例

1：下载路透社数据

   数据集下载地址：http://www.daviddlewis.com/resources/testcollections/reuters21578/

2：提取文本内容

  下载的文件数据格式是SGML格式，这种格式和XML格式很类似。我们需要将这种格式的数据转化为SequenceFile格式，首先就要提取出txt格式。使用的是Mahout中自带的工具类：org.apache.lucene.benchmark.utils.ExtractReuters。编写以下代码实现文本抽取：

import org.apache.lucene.benchmark.utils.ExtractReuters;public class TestExtractReuters {public static void main(String[] args) {// TODO Auto-generated method stubFile inputFolder = new File("/home/cdw/reuters");File outputFolder = new File("/home/cdw/extracted");ExtractReuters extractor = new ExtractReuters(inputFolder, outputFolder);extractor.extract();}}

程序运行后extracted目录下的文件格式为reut2-***.sgm-*txt格式

3：将txt格式转化为sequenceFile

运行命令如下：

mahout seqdirectory -c UTF-8 -i extracted/ -o reuters-seqfiles

可以用seqdumper查看生成的内容

命令： mahout seqdumper -s reuters-seqfiles/chunk-0 -o txt.txt。生成的内容在txt.txt中。

4：将SequenceFile格式转化为向量格式

mahout seq2sparse -i reuters-seqfiles/ -o reuters-vectors -ow

在HDFS中生成reuters-vectors目录，该目录下文件结构如下：

• df-count 目录：保存着文本的频率信息
• tf-vectors 目录：保存着以 TF 作为权值的文本向量
• tfidf-vectors 目录：保存着以 TFIDF 作为权值的文本向量
• tokenized-documents 目录：保存着分词过后的文本信息
• wordcount 目录：保存着全局的词汇出现的次数
• dictionary.file-0 目录：保存着这些文本的词汇表
• frequcency-file-0 目录 : 保存着词汇表对应的频率信息。

5：使用Canopy聚类为Kmeans聚类提供初始类

命令如下：

mahout canopy -i reuters-vectors/tfidf-vectors -o reuters-canopy-centroids -dm org.apache.mahout.common.distance.EuclideanDistanceMeasure -t1 1500 -t2 2000

在HDFS中生成reuters-canopy-centroids目录
6：使用Kmeans聚类

命令如下：

mahout kmeans -i reuters-vectors/tfidf-vectors -o reuters-kmeans-clusters -dm org.apache.mahout.common.distance.TanimotoDistanceMeasure -c reuters-canopy-centroids/clusters-0 -cd 0.1 -ow -x 20 -cl
在HDFS中生成 reuters-kmeans-clusters目录

7：使用ClusterDumper工具查看聚类结果

命令如下：

mahout clusterdump -dt sequencefile -d reuters-vectors/dictionary.file-* -s reuters-kmeans-clusters-14 -b 10 -n 10