Mahout 结果目录详解

运行官网上的mahoutkmeas示例，结果文件夹有clusteredPoints，clusters-N，data，用命令mahout seqdumper仔细看了一下结果文件

clusteredPoints：存放的是最后聚类的结果，将cluster-id和documents-id都展示出来了，用mahout seqdumper读clusteredPoints结果的key-value类型是(IntWritable,WeightedVectorWritable)

clusters-N：是第N次聚类的结果，其中n为某类的样本数目，c为各类各属性的中心，r为各类属性的半径。 clusters-N结果类型是(Text,Cluster)

data：存放的是原始数据，这个文件夹下的文件可以用mahout vectordump来读取，原始数据是向量形式的，其它的都只能用mahout seqdumper来读取，向量文件也可以用mahout seqdumper来读取，只是用vectordump读取出来的是数字结果，没有对应的key，用seqdumper读出来的可以看到key，即对应的url，而value读出来的是一个类描述，而不是数组向量

为什么mahoutseqdumper可以读任何SequenceFiles文件呢？看了一下源文件，是因为用的reader.getValueClass().newInstance()去读取的

clusters-0：读出来的结果(key,value)类型是(Text，Canopy)，我猜应该是随机从原始数据里取出五个点来做初始聚类中心点，看到里面有RandomAccessSparseVector类，而后成的clusters-N读出来的(key，value)都是(Text，Cluster)类型，查了一下Canopy，说Canopy 聚类算法经常用于 K 均值聚类算法的预处理，用来找合适的 k 值和簇中心。

bin/mahout clusterdump --seqFileDiroutput/clusters-10 --pointsDir output/clusteredPoints --output/home/test/output

这个命令会将每一类的点列出来，seqFileDir指向的目录存放的是某类有几个点和该类的质心点及半径，即clusters-N目录，pointsDir指向的是所有输入点归于哪一类，即clusteredPoints目录，两者联合起来，就可以列举出属于同一类的所有点

注意seqFileDir指向的目录，要是最后一次迭代的结果目录，最后一次迭代的结果才是最终的结果

mahout Kmeans聚类有两个重要参数：收敛Delta和最大迭代次数.所以有时候改敛时,并还没有达到最大迭代次数

关于mahout命令的运行的几点说明

1.如果没设置HADOOP_HOME，mahout seqdumper的输入路径是本地的目录，而不是HDFS上的目录，如果要查看HDFS上的结果，需要先将文件从HDFS上拷下来，当设置了HADOOP_HOME后，用seqdumper去查看结果时，输入路径则是HDFS上的目录。

2.读写路径跟源文件中是不是用到hadoop的FileSystem类无关，前面一直理解错了，以为用到这个类，就认为一定是在HDFS上操作，自己写了一个简单的SequenceFile文件读写测试，发现刚开始run as->javaapplication，读写操作是操作的本地目录，如果run as->run on hadoop，则读写操作就在HDFS上，将hadoop停掉后，此时在去run as->java application，一直会提示连接不到hdfs，难道一次操作在hdfs上后，后面不管是run as->java application，还是run as->run on hadoop，都必须是在hdsf上吗？有知道原因的大侠，还请赐教！hadoop在启动过后，需要等一段时间，因为还在安全模式下，此时不能在hdfs上创建文件

3.将(Text，ParseText)->(Text，Text)，这样才能用seq2sparse将文本转成向量，如果不这样的话，必须自己将文本信息用tfidf算法转成对应的数组，然后再由

RandomAccessSparseVector类或DenseVector类包装成向量，因为现有的算法中，还没有直接处理文本的，全都要转成数字来度量特征，然后根据某种条件收敛，从这里也可以看出计算机对数学的依赖有多大了，自然语言是不好处理的。

在Mahout_in_Action这本书中，给了一个文本的聚类实例，并提供了原始输入数据，下面结合例子说明

作为聚类算法的主要应用场景- 文本分类，对文本信息的建模也是一个常见的问题。在信息检索研究领域已经有很好的建模方式，就是信息检索领域中最常用的向量空间模型

词频 - 逆向文本频率 (Term Frequency – Inverse Document Frequency,TF-IDF)：它是对 TF 方法的一种加强，字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在所有文本中出现的频率成反比下降。举个例子，对于“高频无意义词汇”，因为它们大部分会出现在所有的文本中，所以它们的权重会大打折扣，这样就使得文本模型在描述文本特征上更加精确。在信息检索领域，TF-IDF 是对文本信息建模的最常用的方法。

对于文本信息的向量化，Mahout已经提供了工具类，它基于Lucene 给出了对文本信息进行分析，然后创建文本向量。下面给出了一个例子，分析的文本数据是路透提供的新闻数据。将数据集下载后，放在“src/test/input”目录下。数据集下载地址：http://www.daviddlewis.com/resources/testcollections/reuters21578/

1. 将路透的数据解压缩，Mahout 提供了专门的方法

[java] view plaincopyprint?

File inputFolder = newFile("src/test/input");

File outputFolder = newFile("src/test/input-extracted");

ExtractReuters extractor = newExtractReuters(inputFolder, outputFolder);

extractor.extract();

2. 将数据存储成 SequenceFile

mahout直接进供了seqdirectory方法来将字符文本转成SequenceFile，可以直接bin/mahout seqdirectory -h，查看一下这个命令的帮助，将输入和输出参数设好，这里的输入就直接用上一步提取出的文本，目录在"src/test/input-extracted"

3.将 SequenceFile 文件中的数据，基于 Lucene 的工具进行向量化

mahout直接提供了seq2sparse命令来转向量，可以直接bin/mahout seq2sparse -h，查看一下这个命令的帮助，输入为第二步的输出

生成的向量化文件的目录结构是这样的：

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。

再用mahoutkmeans进行聚类，输入参数为tf-vectors目录下的文件，如果整个过程没错，就可以看到输出结果目录clusters-N

最后可以用mahout提供的结果查看命令mahout clusterdump来分析聚类结果