Spark 与数码的机上

0. 引言

   
 使用工具是丁与动物的中坚区别,善用工具得以大幅度的提高效率,降低错误率。在PC软件领域,有众多好用的家伙,这些家伙都是软件工程第一的底蕴设备。然而,嵌入式开发,在那代码数量上,很多时节由于无那些层出不穷的框架和货栈,所以代码量相比略多,另外嵌入式的运行载体决定了非可能运行大规模的先后,目标文件一般都是kB为单位,即使带操作系统的嵌入式开发,目标代码也常是MB级别。

   
 这些因素造成成千上万嵌入式开发者对代码工具不顶讲究,直接手动管理代码,习惯性的改观一浅copy一个本,几上下来,要无是文本为日期也单位,每天一版要同一上有少数只后缀版本,要无是不怕同v1,v2,v3后缀备份…
一段时间备份下来,这些事物只有团结可以看懂,但是只要放下几龙,某天又回头要追溯哪个问题常常,由于没改记录等原因,变得及其困难,自己吧扣不晓了。虽然企业都有服务器,但是涉及到差不多人数开状况下,服务器交由都怪慎重,一般的凡做出一个阶段性成果要一个模块测试之后才为服务器合并。大部分时空都是地面开发,一全面往服务器commit一两软。最终致使本机硬盘快速吃,代码依然充分为难追述到某某节点,尤其为片证明和品尝工作使新开始的版本,这些尝试其实特别有价,但是最后被大量备份文件淹没了,当硬盘快爆了之上累还是把富有备份全部删掉,项目赶得心急,根本无暇顾及那些有义的钻和备份。

   
其实这些还足以当本机用本管理软件很好之解决,本文就说说单机版的本子管理。做PC软件之好绕了,服务器仓库不受地方限定,机器故障概率基本也零星,比单机强多了,做嵌入式的情侣,或入行不充分的学员跟爱好者可以省本文,毕竟经验之谈。

机上得自数遭到拿走有效的见解. 目标是纵观Spark
MLlib,采用合适的算法从数量集中生成见解。对于 Twitter的数据集,
采用无监督集群算法来区别Apache
Spark-相关的tweets . 初始输入是混合在一起的tweets. 首先提取相关特性,
然后当多少集中使用机器上到底法 , 最后评估结果和性能.

1.SVN本地本管理

1.1 下载安装Tortoise SVN

单机版本管理,Tortoise
SVN就足足了,如果多丁合作项目,当然就径直下Visual SVN
了,主要就是是布置Visual SVN
Server,都是傻瓜式的安,不再赘述。(本文特谈谈Windows平台)

1.2  代码管理基础操作

A. 新建代码仓库

1、新建文件夹,目录及文书夹名称最为好还因此英文;

2、打开文件夹,在空白处按下右键;

3、在弹出的菜单中选择“Tortoise SVN – Create repository here”;

4、弹出对话框,提示创建成功,并活动在文件夹着开创了目录结构;

5、在资源文件夹内,右键“Tortoise SVN – Repo
browser”,然后复制代码仓库地址URL,其实就是地面的文件夹地址加了file://。

 图片 1

B.  导入项目(把种投入代码库)

1、打开都部分项目文件夹,在空白处按下鼠标右键;

2、在弹出的菜单中选择“TortoiseSVN – Import”;

3、选择导入路径file:///F:/repository,填写备注信息,点击“OK”开始导入;

4、导入好后会见弹有提示,可以翻导入的公文,点击“OK”,完成导入。

 图片 2

C. 建立工作目录(检出)

1、新建工作目录文件夹,在空白处按下鼠标右键;

2、在弹出的菜单中选择“SVN Checkout…”;

3、在弹出的对话框中精选库目录、工作目录,点击“OK”开始检出;

4、弹出详细信息对话框,导出完成后,点击“OK”。

足见到工作目录中多生了本子管理库中的文本,这些文件就是发生版本控制的,对这些文件之改动得保存至仓库,也可于库里恢复原本子的文书。

 图片 3

 图片 4

诚如的,也得以在其他地方点击右键,在弹出的菜单中选择“SVN
Checkout…”,然后修改检出之文本的保存路径。

 图片 5

D. 更新工作目录

1.于单机版本管理以来,这个题材核心可忽略,除非你在少数单地方做了check
out然后交了改。然后有平等上而而且到了您常用之目下办事,然后提交修改,但是这若用的本子就休是行的了。

2.办事前更新文件是一个好习惯,通常以您针对工作目录进行修改前,为保证你的公文是时的,需要开展翻新操作;

  1. 每当干活目录空白处碰冲击鼠标右键,选择“SVN Update”;

4.
会弹出对话框开始更新,并展示更新了什么样内容,库版本是不怎么。下面就是是本人在另外一个目提交了本子,然后至workSpace目录下,又交给一不行update。

 图片 6

E.提交工作目录(Commit、check in)

1、本地目录做了改,然后用提交到代码库;

2、在办事目录内的空白点或者目录上点击鼠标右键,选择“SVN Commit”;

3、会弹有对话框,可以输入备注信息,方便以后翻看历史记录。

   
显示将付出哪些文件,是什么种变更,点击“OK”开始交,比如下图是自我于文书夹内加了add2.txt文件,然后交到显示add类型改动;

4、弹出对话框显示提交进度,完成后点击“OK”完成。

 图片 7

若果无是新加文件,而是修改了早已生文件然后提交,会显示文件修改。

 图片 8

F.版本回滚

      问题来了,最前边的引言说之,如何退回某一个版本。

   
 1.为考试更加分明。我们先交付一次,做个记录。提交时的log写吗:测试版本回滚v7.

 图片 9

     2.改文件,提交第二破,log也test changed 1。

 图片 10

 图片 11

   3. 窜文件,提交第三赖。

 图片 12

  4. 本子回滚到v7.

   时版9,可以回版本7。根据本回滚.

 图片 13

 图片 14

自,一般的且是依据提交上的注解回滚。找到有平等本,然后右键选择Update
item to revision 或者直接Check Out,两者效果是相同的。

 图片 15

 

G. 如何新加一个文件

一般来说,新建了点儿独公文。

 图片 16

下一场新加文件上加到代码仓库,告诉SVN,这点儿独兄弟也拉照顾着。

右键“TortoiseSVN –
add”,弹出对话框选择而添加的文本。若直接在文件上单击右键添加,那么这半个公文会直接抬高到本库,不会见于有提示。

 图片 17

添加成功后会红提示,表示和版本库不相同,没有一起。提交之后,红色感叹号会变成绿色钩的号子。

授之后,这点儿单文本就于代码仓库有矣一个备份,下次check
out时候就见面起应声有限个文本。

一律道理,要删减文件呢要commit,让SVN知道不再要管理之文件,下次check
out时候他才不见面并发这个文件。

可是,如果照本来找,还是好以时下本找到为剔除的文件之,这虽是本管理软件的优势。

 图片 18

设若使撤销刚才添加之公文,直接revert 即可,和增长的逻辑刚好相反。

图片 19

本章重点如下:

•了解 Spark MLlib 模块及其算法,还有一流的机械上流程 .

• 预处理 所收集的Twitter 数据集提取相关特性,
应用非监督集群算法识别Apache Spark-
连带的tweets. 然后, 评估获得的模型与结果.

• 描述Spark 机器上的流水线.

Spark MLlib 在利用架构中之职

先行集中关注分析层,准确一点便是机器学习.
这是批处理和流动处理数量上的功底,它们只是想的平整各异。

产图指出了以分析层处理探索式数据解析的工具 Spark
SQL和Pandas外,还有机器上模块.

图片 20

4-1 Spark MLlib in Architect

Spark MLlib 算法分类

Spark MLlib 是一个翻新快的模块,新的算法不断地引入到 Spark中.

生图供了 Spark MLlib
算法的高层通览,并基于传统机器上技能的系统要数量的连续性进行了分组:

图片 21

4-2 Spark MLlib 算法分类

冲数据的档次,将 Spark MLlib 算法分成两棚, 性质无序或者数连续的 .
我们将数据区分为无序的特性数据和数码连续的数。一个属性数据的例子:在吃一定大气压,温度,云之项目和呈现,
天气是晴,干燥,多雨,或者阴天时
经常,预测她是不是穿正男性上装,这是离散的价值。 另一方面,
给一定了岗位,住房面积,房间数, 我们想预测房屋的价格 ,
房地产可以透过线性回归预测。
本例中,讨论数连续的数据。

水平分组反映了所动的机器上算法的花色。监督同莫监督机器上在训练之多少是否标注。非监督上的挑战是针对非标注数据采取上算法。目标是发现输入被包含的结构。
若监督式学习的数目是标了之。
重点是针对连年数的回归预测与离散数据的分类.
机器上之一个要项目是援引系统,主要是以了合过滤技术。 Amazon 和
Netflix 有投机非常强的 推荐系统.

轻易梯度下降是符合吃Spark分布计算的机上优化技术之一。对于拍卖大量的文件,Spark提供了特征提取及转换的重要性之库例如:
TF-IDF , Word2Vec, standard scaler, 和normalizer.

督查以及未监督式学习

深入研讨一下Spark MLlib 提供的习俗的机器上算法 .
监督及非监督机器上在训练的数量是否标注.
区别无序和连接在数量的离散或连续.
产图解释了 Spark MLlib 监督及不监督时算法和预处理技术 :

图片 22

4-3 监督同未监督式学习

下面时Spakr MLlib中之监控及免监督算法和与先行处理技术:

• Clustering 聚类:
一个免监督式机器上技术,数据是绝非标明的,目的是数量被取结构:

∞ K-Means:  从 K个不同聚类中进行数据分片


∞ Gaussian  Mixture: 基于组件的最大化后验概率聚类  



∞ Power Iteration Clustering(PIC): 根据图顶点的两两边的相似程度聚类




∞ Latent  Dirichlet  Allocation  (LDA):  用于将文本文档聚类成话题 




∞ Streaming  K-Means:  使用窗口函数将进入的数据流动态的进行K-Means聚类

• Dimensionality Reduction: 目的以减少特性的数量. 基本上,
用于削减数据噪音并关切主要特性:

∞ Singular  Value  Decomposition  (SVD):  将矩阵中的数据分割成简单的有意义的小片,把初始矩阵生成3个矩阵.
∞ Principal  Component  Analysis  (PCA):  以子空间的低维数据逼近高维数据集..

• Regression and Classification:
当分类器将结果分成类时,回归下标注过的训练多少来预测输出结果。分类的变量是离散无序的,回归之变量是接连而不变的
:

∞ Linear  Regression  Models  (linear  regression,  logistic  regression,
and  support  vector  machines): 线性回归算法可以表达为凸优化问题,目的是基于有权重变量的向量使目标函数最小化.  目标函数通过函数的正则部分控制函数的复杂性,通过函数的损失部分控制函数的误差.

∞ Naive  Bayes: 基于给定标签的条件概率来预测,基本假设是变量的相互独立性。

∞ Decision  Trees:  它执行了特性空间的递归二元划分,为了最好的划分分割需要将树状节点的信息增益最大化。 


∞ Ensembles  of  trees  (Random  Forests  and  Gradient-Boosted  Trees):
树集成算法结合了多种决策树模型来构建一个高性能的模型,它们对分类和回归是非常直观和成功的。

• Isotonic Regression保序回归: 最小化所吃数及可察响应的均方根误差.

另外学习算法

Spark MLlib 还提供了很多别的算法,广泛地说发三种其他的机械上算法:
推荐系统, 优化算法, 和特征提取.

图片 23

4-4 Spark MLlib 中之别算法

下当前凡是 MLlib 中之另外算法:

• Collaborative filtering:
是援引系统的功底,创建用户-物品关联矩阵,目标是填充差异。基于其他用户和物品的关联评分,为没有评分的靶子用户推荐物品。在分布式计算中,
ALS (short for Alternating Least Square)是太成功的算法有:

∞ Alternating  Least  Squares交替最小二乘法:  矩阵分解技术采用了隐性反馈,时间效应和置信水平,把大规模的用户物品矩阵分解成低维的用户物品因子,通过替换因子最小化二次损失函数。

• Feature extraction and transformation:
这些是大文档处理的底子,包括如下技术:

∞ Term  Frequency:  搜素引擎使用Search  engines  use  TF-IDF 对语料库中的文档进行等级评分。机器学习中用它来判断一个词在文档或语料库中的重要性.  词频统计所确定的权重取决于它在语料库中出现的频率。 词频本身可能存在错误导向比如过分强调了类似 the,  of,  or  and  等这样无意义的信息词汇.  逆文档频率提供了特异性或者信息量的度量,词汇在语料库中所有文档是否常见。  
∞ Word2Vec:  包括了两个模型 Skip-Gram 和Continuous
 Bag  of  Word.  Skip-Gram  预测了一个给定词汇的邻近词,  基于词汇的滑动窗口; Continuous  Bag  of
Words 预测了所给定邻近词汇的当前词是什么.  

∞ Standard  Scaler:  作为预处理的一部分,数据集经常通过平均去除和方差缩放来标准化.  我们在训练数据上计算平均和标准偏差,并应用同样的变形来测试数据.  


∞ Normalizer:  在缩放样本时需要规范化. 对于点积或核心方法这样的二次型非常有用。  

∞ Feature  selection: 通过选择模型中最相关的特征来降低向量空间的维度。  


∞ Chi-Square  Selector:  一个统计方法来测量两个事件的独立性。

• Optimization: 这些 Spark MLlib 优化算法聚焦在各种梯度下降之技能。
Spark
在分布式集群达提供了十分实惠之梯度下降之落实,通过本地最小的迭代完成梯度的迅速下降。迭代备的多寡变量是计量密集型的:

∞ Stochastic  Gradient  Descent:  最小化目标函数即
微分函数的和.  随机梯度下降仅使用了一个训练数据的抽样来更新一个特殊迭代的参数,用来解决大规模稀疏机器学习问题例如文本分类.

• Limited-memory BFGS (L-BFGS):
文如其名,L-BFGS使用了少数内存,适合吃Spark MLlib 实现的分布式优化算法。

Spark MLlib data types

MLlib 支持4种植多少类: local vector, labeled point, local matrix,
and distributed matrix. Spark MLlib 算法广泛地利用了这些数据类型:

• Local vector: 位于单机,可以是环环相扣或稀疏的:

∞ Dense  vector 是传统的 doubles 数组.  例如[5.0,  0.0,  1.0,  7.0].



∞ Sparse  vector  使用整数和double值.  稀疏向量  [5.0,  0.0,  1.0,  7.0]  应该是 (4,
[0,  2,  3],  [5.0,  1.0,  7.0]),表明了向量的维数.

即是 PySpark中一个采取当地向量的例证:

import  numpy  as  np
import  scipy.sparse  as  sps
from  pyspark.mllib.linalg  import  Vectors

#  NumPy  array  for  dense  vector.
dvect1  =  np.array([5.0,  0.0,  1.0,  7.0])
#  Python  list  for  dense  vector.
dvect2  =  [5.0,  0.0,  1.0,  7.0]
#  SparseVector  creation
svect1  =  Vectors.sparse(4,  [0,  2,  3],  [5.0,  1.0,  7.0])
#  Sparse  vector  using  a  single-column  SciPy  csc_matrix
svect2  =  sps.csc_matrix((np.array([5.0,  1.0,  7.0]),  np.array([0,
2,  3])),  shape  =  (4,  1))

• Labeled point. 一个标注点是监督式学习着之一个起标签的严谨或稀疏向量.
在其次长标签中, 0.0 代表负值, 1.0 代表刚刚值.

当即出一个PySpark中标注点的事例:

 from  pyspark.mllib.linalg  import  SparseVector
from  pyspark.mllib.regression  import  LabeledPoint

#  Labeled  point  with  a  positive  label  and  a  dense  feature  vector.
lp_pos  =  LabeledPoint(1.0,  [5.0,  0.0,  1.0,  7.0])

#  Labeled  point  with  a  negative  label  and  a  sparse  feature  vector.
lp_neg  =  LabeledPoint(0.0,  SparseVector(4,  [0,  2,  3],  [5.0,  1.0,
7.0]))

• Local Matrix: 本地矩阵位于单机上,拥有整型索引和double的值.
眼看是一个 PySpark中本地矩阵的例子:

from  pyspark.mllib.linalg  import  Matrix,  Matrices

#  Dense  matrix  ((1.0,  2.0,  3.0),  (4.0,  5.0,  6.0))
dMatrix  =  Matrices.dense(2,  3,  [1,  2,  3,  4,  5,  6])

#  Sparse  matrix  ((9.0,  0.0),  (0.0,  8.0),  (0.0,  6.0))
sMatrix  =  Matrices.sparse(3,  2,  [0,  1,  3],  [0,  2,  1],  [9,  6,  8])

• Distributed Matrix: 充分利用 RDD的成熟性,分布式矩阵可以在集群中共享
. 有4种分布式矩阵类型: RowMatrix, IndexedRowMatrix,
CoordinateMatrix, and BlockMatrix:

∞ RowMatrix:  使用多个向量的一个  RDD,创建无意义索引的行分布式矩阵叫做  RowMatrix.  


∞ IndexedRowMatrix:  行索引是有意义的. 首先使用IndexedRow 类创建一个 带索引行的RDDFirst,
再创建一个 IndexedRowMatrix.  



∞ CoordinateMatrix:  对于表达巨大而稀疏的矩阵非常有用。CoordinateMatrix 从MatrixEntry的RDD创建,用类型元组   (long,  long,  or float)来表示。  




∞ BlockMatrix:  从 子矩阵块的RDDs创建,
子矩阵块形如 ((blockRowIndex,  blockColIndex),
sub-matrix).

机器上之工作流和数据流

除外算法,
机器学习还待处理过程,我们用讨论监督及不监督上之卓绝流程以及数据流.

监督式学习工作流程

当监督式学习中, 输入的教练数据集是标了的.
一个着重的讲话数据实施是分输入来训练及测试,
以及严重相应的模式.完成监督式学习产生6个步骤:

• Collect the data:
这个手续依赖让前的回,保证数据正确的容量与颗粒度,使机器上算法能够提供可靠的答案.

• Preprocess the data:
通过取样检查数据质量,添补遗漏之数据值,缩放和规范化数据。同时,定义特征提取处理。典型地,在老大文本数据汇总,分词,移除停词,词干提取
和 TF-IDF.
在监督式学习着,分别将数据放入训练与测试集。我派为促成了取样的各种策略,
为交叉检查分割数据集。

• Ready the data: 准备格式化的数额和算法所需要的数据类型。在 Spark
MLlib中, 包括 local vector, dense or sparse vectors, labeled points,
local matrix, distributed matrix with row matrix, indexed row matrix,
coordinate matrix, and block matrix.

• Model:
针对问题下算法和获得无限可算法的评估结果,可能有多种算法适合同一问题;
它们的性能存储在评估步骤中以便选择性能最好好之一个。
我门可以实现一个归纳方案或模型组合来获得最好的结果。

• Optimize:
为了有算法的参数优化,需要周转网格搜索。这些9参数取决于训练,测试与活调优的阶段。
• Evaluate: 最终给范打分,并汇总准确率,性能,可靠性,伸缩性
选择最好的一个模子。
用性能最好好之型来测试数据来探明模型预测的准头。一旦对调优模型满意,就足以到生育环境处理真的的数了
.

监督式机器上之做事流程以及数据流如下图所示:

图片 24

4-5 监督式学习工作流程

无监督式学习工作流程

与监督式学习相对,非监督式学习之开头数据如果没有标注的,这是实在生活之状。通过聚类或降维算法提取数额被的组织,
在非监督式学习着,不用分数据到训练和测试着,因为数量尚未标明,我们不克开另外预测。训练多少的6个步骤和监督式学习中的那些步骤相似。一旦模型训练了了,将评估结果及调优模型,然后发布暨生产条件。

勿监督式学习是监督式学习之起来步骤。 也即凡是说,
数据降维先于进入学习等。

切莫监督式机器上之办事流程与数据流表达如下:

图片 25

4-6 非监督式学习工作流程

Twitter 数据集聚类

感受一下从Twitter提取到的数目,理解数据结构,然后运行 K-Means 聚类算法 .
使用不监督式的拍卖与数码流程,步骤如下:

  1. 做有的 tweet文件化一个 dataframe.

分析 tweets, 移除了停词,提取表情符号,提取URL, 并最终规范化词
(如,转化为稍写,移除标点符号和数字).

  1. 特征提取包括以下步骤:

∞ Tokenization:  将tweet的文本解析成单个的单词或tokens  


∞ TF-IDF:  应用 TF-IDF  算法从文本分词中创建特征向量  



∞ Hash  TF-IDF:  应用哈希函数的TF-IDF

4.运行 K-Means 聚类算法.

5.评估 K-Means聚类的结果:

∞ 界定 tweet 的成员关系 和聚类结果  

∞ 通过多维缩放和PCA算法执行降维分析到两维


∞ 绘制聚类

6.流水线:

∞ 调优相关聚类K值数目

∞ 测量模型成本

∞ 选择优化的模型

以 Twitter数据集上应用Scikit-Learn

Python 有和好之 Scikit-Learn 机器上库,是无比可靠直观和强壮的家伙之一 。
使用Pandas 和 Scikit-Learn运行预处理和莫监督式学习。 在就此Spark MLlib
完成聚类之前,使用Scikit-Learn来探索数据的抽样是很有益之。我们混合了
7,540 tweets, 它富含了和Apache Spark,Python相关的tweets,
即将来临的管辖选举: 希拉里克林顿 和 唐纳德 ,一些时尚相关的 tweets ,
Lady Gaga 和Justin Bieber的音乐. 在Twitter 数据集上使用
Scikit-Learn 并运行K-Means 聚类算法。

优先将样本数量加载到 一个 Pandas dataframe:

import  pandas  as  pd

csv_in  =  'C:\\Users\\Amit\\Documents\\IPython  Notebooks\\AN00_Data\\
unq_tweetstxt.csv'

twts_df01  =  pd.read_csv(csv_in,  sep  =';',  encoding='utf-8')

In  [24]:
csv(csv_in,  sep  =';',  encoding='utf-8')
In  [24]:

twts_df01.count()
Out[24]:
Unnamed:  0 7540
id  7540
created_at  7540
user_id 7540
user_name   7538
tweet_text  7540
dtype:  int64

#
#  Introspecting  the  tweets  text
#
In  [82]:

twtstxt_ls01[6910:6920]
Out[82]:
['RT  @deroach_Ismoke:  I  am  NOT  voting  for  #hilaryclinton  http://t.co/jaZZpcHkkJ',
'RT  @AnimalRightsJen:  #HilaryClinton  What  do  Bernie  Sanders  and Donald  Trump  Have  in  Common?:  He  has  so  far  been  th...  http://t.co/t2YRcGCh6…',
'I  understand  why  Bill  was  out  banging  other  chicks.......      I mean
look  at  what  he  is  married  to.....\n@HilaryClinton',
'#HilaryClinton  What  do  Bernie  Sanders  and  Donald  Trump  Have  in Common?:  He  has  so  far  been  th...  http://t.co/t2YRcGCh67  #Tcot #UniteBlue']

先期打Tweets 的文本中做一个特征提取,使用一个来10000风味及英文停词的TF-IDF
矢量器将数据集向量化:

In  [37]:

print("Extracting  features  from  the  training  dataset  using  a  sparse vectorizer")
t0  =  time()
Extracting  features  from  the  training  dataset  using  a  sparse
vectorizer
In  [38]:

vectorizer  =  TfidfVectorizer(max_df=0.5,  max_features=10000,
min_df=2,  stop_words='english',use_idf=True)
X  =  vectorizer.fit_transform(twtstxt_ls01)
#
#  Output  of  the  TFIDF  Feature  vectorizer
#
print("done  in  %fs"  %  (time()  -  t0))
print("n_samples:  %d,  n_features:  %d"  %  X.shape)
print()
done  in  5.232165s
n_samples:  7540,  n_features:  6638

数集让分为拥有6638特点的7540单抽样, 形成稀疏矩阵给 K-Means 聚类算法
,初始选择7独聚类和最好多100浅迭代:

In  [47]:

km  =  KMeans(n_clusters=7,  init='k-means++',  max_iter=100,  n_init=1,
verbose=1)

print("Clustering  sparse  data  with  %s"  %  km)
t0  =  time()
km.fit(X)
print("done  in  %0.3fs"  %  (time()  -  t0))

Clustering  sparse  data  with  KMeans(copy_x=True,  init='k-means++',  max_iter=100,  n_clusters=7,  n_init=1,
n_jobs=1,  precompute_distances='auto',  random_state=None,
tol=0.0001,verbose=1)
Initialization  complete
Iteration   0,  inertia  13635.141
Iteration   1,  inertia  6943.485
Iteration   2,  inertia  6924.093
Iteration   3,  inertia  6915.004
Iteration   4,  inertia  6909.212
Iteration   5,  inertia  6903.848
Iteration   6,  inertia  6888.606
Iteration   7,  inertia  6863.226
Iteration   8,  inertia  6860.026
Iteration   9,  inertia  6859.338
Iteration  10,  inertia  6859.213
Iteration  11,  inertia  6859.102
Iteration  12,  inertia  6859.080
Iteration  13,  inertia  6859.060
Iteration  14,  inertia  6859.047
Iteration  15,  inertia  6859.039
Iteration  16,  inertia  6859.032
Iteration  17,  inertia  6859.031
Iteration  18,  inertia  6859.029
Converged  at  iteration  18
done  in  1.701s

当18赖迭代后 K-Means聚类算法收敛,根据对应的重点词看一下7单聚类的结果 .
Clusters 0 和6 是有关音乐与时尚的 Justin Bieber 和Lady Gaga
相关的tweets.
Clusters 1 和5 是和美国总统大选 Donald Trump暨 Hilary
Clinton相关的tweets. Clusters 2 和3 凡咱感谢兴趣的Apache Spark 和Python.
Cluster 4 包含了 Thailand相关的 tweets:

#
#  Introspect  top  terms  per  cluster
#

In  [49]:

print("Top  terms  per  cluster:")
order_centroids  =  km.cluster_centers_.argsort()[:,  ::-1]
terms  =  vectorizer.get_feature_names()
for  i  in  range(7):
    print("Cluster  %d:"  %  i,  end='')
    for  ind  in  order_centroids[i,  :20]:
        print('  %s'  %  terms[ind],  end='')
        print()
Top  terms  per  cluster:
Cluster  0:  justinbieber  love  mean  rt  follow  thank  hi https
whatdoyoumean  video  wanna  hear  whatdoyoumeanviral  rorykramer  happy  lol making  person  dream  justin
Cluster  1:  donaldtrump  hilaryclinton  rt  https  trump2016
realdonaldtrump  trump  gop  amp  justinbieber  president  clinton  emails oy8ltkstze  tcot  like  berniesanders  hilary  people  email
Cluster  2:  bigdata  apachespark  hadoop  analytics  rt  spark  training chennai  ibm  datascience  apache  processing  cloudera  mapreduce  data  sap https  vora  transforming  development
Cluster  3:  apachespark  python  https  rt  spark  data  amp  databricks  using new  learn  hadoop  ibm  big  apache  continuumio  bluemix  learning  join  open
Cluster  4:  ernestsgantt  simbata3  jdhm2015  elsahel12  phuketdailynews dreamintentions  beyhiveinfrance  almtorta18  civipartnership  9_a_6
25whu72ep0  k7erhvu7wn  fdmxxxcm3h  osxuh2fxnt  5o5rmb0xhp  jnbgkqn0dj ovap57ujdh  dtzsz3lb6x  sunnysai12345  sdcvulih6g
Cluster  5:  trump  donald  donaldtrump  starbucks  trumpquote
trumpforpresident  oy8ltkstze  https  zfns7pxysx  silly  goy  stump trump2016  news  jeremy  coffee  corbyn  ok7vc8aetz  rt  tonight
Cluster  6:  ladygaga  gaga  lady  rt  https  love  follow  horror  cd  story ahshotel  american  japan  hotel  human  trafficking  music  fashion  diet queen  ahs

咱俩用由此画画来可视化结果。由于我们发出6638个特点的7540个抽样,很麻烦多维可视化,所以经过MDS算法来下滑维描绘
:

import  matplotlib.pyplot  as  plt
import  matplotlib  as  mpl
from  sklearn.manifold  import  MDS

MDS()

#
#  Bring  down  the  MDS  to  two  dimensions  (components)  as  we  will  plot
#  the  clusters
#
mds  =  MDS(n_components=2,  dissimilarity="precomputed",  random_state=1)

pos  =  mds.fit_transform(dist) #  shape  (n_components,  n_samples)

xs,  ys  =  pos[:,  0],  pos[:,  1]

In  [67]:

#
#  Set  up  colors  per  clusters  using  a  dict
#
cluster_colors  =  {0:  '#1b9e77',  1:  '#d95f02',  2:  '#7570b3',  3:
'#e7298a',  4:  '#66a61e',  5:  '#9990b3',  6:  '#e8888a'}

#
#set  up  cluster  names  using  a  dict
#
cluster_names  =  {0:  'Music,  Pop',
1:  'USA  Politics,  Election',
2:  'BigData,  Spark',
3:  'Spark,  Python',
4:  'Thailand',
5:  'USA  Politics,  Election',
6:  'Music,  Pop'}
In  [115]:
#
#  ipython  magic  to  show  the  matplotlib  plots  inline
#
%matplotlib  inline

#
#  Create  data  frame  which  includes  MDS  results,  cluster  numbers  and
tweet  texts  to  be  displayed
#
df  =  pd.DataFrame(dict(x=xs,  y=ys,  label=clusters,  txt=twtstxt_ls02_
utf8))
ix_start  =  2000
ix_stop =  2050
df01  =  df[ix_start:ix_stop]

print(df01[['label','txt']])
print(len(df01))
print()

#  Group  by  cluster

groups  =  df.groupby('label')
groups01  =  df01.groupby('label')

#  Set  up  the  plot

fig,  ax  =  plt.subplots(figsize=(17,  10))
ax.margins(0.05)

#
#  Build  the  plot  object
#
for  name,  group  in  groups01:
ax.plot(group.x,  group.y,  marker='o',  linestyle='',  ms=12,
label=cluster_names[name],  color=cluster_colors[name],
mec='none')
ax.set_aspect('auto')
ax.tick_params(\
axis=  'x', #  settings  for  x-axis
which='both',   #
bottom='off',   #
top='off',  #
labelbottom='off')
ax.tick_params(\
axis=  'y', #  settings  for  y-axis
which='both',   #
left='off', #
top='off',  #
labelleft='off')

ax.legend(numpoints=1)  #
#
#  Add  label  in  x,y  position  with  tweet  text
#
for  i  in  range(ix_start,  ix_stop):
ax.text(df01.ix[i]['x'],  df01.ix[i]['y'],  df01.ix[i]['txt'],
size=10)

plt.show()  #  Display  the  plot


label   text
2000    2   b'RT  @BigDataTechCon:  '
2001    3   b"@4Quant  's  presentat"
2002    2   b'Cassandra  Summit  201'

随即是Cluster 2的觊觎, 由蓝点表示Big Data 和 Spark; Cluster 3,
由红点表示Spark 和Python,以及有关的 tweets 内容抽样 :

图片 26

4-7 tweet 聚类

动 Scikit-Learn
的处理结果,已经探索到数量的一部分好之见识,现在体贴在Twitter数据集上执行
Spark MLlib .

先期处理数据集

以未雨绸缪于数量集上运行聚类算法,现在聚焦特征提取和工程化。我们实例化Spark
Context,读取 Twitter 数据集到一个 Spark dataframe.
然后,对tweet文本数据连接分词,应用哈希词频算法到 tokens, 并最终使
Inverse Document Frequency 算法,重新缩放数据 。代码如下:

In  [3]:
#
#  Read  csv  in  a  Panda  DF
#
#
import  pandas  as  pd
csv_in  =  '/home/an/spark/spark-1.5.0-bin-hadoop2.6/examples/AN_Spark/data/unq_tweetstxt.csv'
pddf_in  =  pd.read_csv(csv_in,  index_col=None,  header=0,  sep=';',encoding='utf-8')

In  [4]:

sqlContext  =  SQLContext(sc)

In  [5]:

#
#  Convert  a  Panda  DF  to  a  Spark  DF
#
#

spdf_02  =  sqlContext.createDataFrame(pddf_in[['id',  'user_id',  'user_name',  'tweet_text']])

In  [8]:

spdf_02.show()

In  [7]: 
spdf_02.take(3)

Out[7]:

[Row(id=638830426971181057,  user_id=3276255125,  user_name=u'True
Equality',  tweet_text=u'ernestsgantt:  BeyHiveInFrance:  9_A_6:
dreamintentions:  elsahel12:  simbata3:  JDHM2015:  almtorta18:
dreamintentions:\u2026  http://t.co/VpD7FoqMr0'),
Row(id=638830426727911424,  user_id=3276255125,  user_name=u'True
Equality',  tweet_text=u'ernestsgantt:  BeyHiveInFrance:
PhuketDailyNews:  dreamintentions:  elsahel12:  simbata3:  JDHM2015:
almtorta18:  CiviPa\u2026  http://t.co/VpD7FoqMr0'),
Row(id=638830425402556417,  user_id=3276255125,  user_name=u'True
Equality',  tweet_text=u'ernestsgantt:  BeyHiveInFrance:  9_A_6:
ernestsgantt:  elsahel12:  simbata3:  JDHM2015:  almtorta18:
CiviPartnership:  dr\u2026  http://t.co/EMDOn8chPK')]

In  [9]:

from  pyspark.ml.feature  import  HashingTF,  IDF,  Tokenizer

In  [10]:

#
#  Tokenize  the  tweet_text
#
tokenizer  =  Tokenizer(inputCol="tweet_text",  outputCol="tokens")
tokensData  =  tokenizer.transform(spdf_02)

In  [11]:

tokensData.take(1)

Out[11]:

[Row(id=638830426971181057,  user_id=3276255125,  user_name=u'True Equality',  tweet_text=u'ernestsgantt:  BeyHiveInFrance:9_A_6:  dreamintentions:  elsahel12:  simbata3:  JDHM2015:almtorta18:  dreamintentions:\u2026  http://t.co/VpD7FoqMr0',
tokens=[u'ernestsgantt:',  u'beyhiveinfrance:',  u'9_a_6:',
u'dreamintentions:',  u'elsahel12:',  u'simbata3:',  u'jdhm2015:',u'almtorta18:',  u'dreamintentions:\u2026',  u'http://t.co/vpd7foqmr0'])]

In  [14]:
#
#  Apply  Hashing  TF  to  the  tokens
#
hashingTF  =  HashingTF(inputCol="tokens",  outputCol="rawFeatures",
numFeatures=2000)
featuresData  =  hashingTF.transform(tokensData)

In  [15]:

featuresData.take(1)

Out[15]:

[Row(id=638830426971181057,  user_id=3276255125,  user_name=u'True Equality',  tweet_text=u'ernestsgantt:  BeyHiveInFrance:9_A_6:  dreamintentions:  elsahel12:  simbata3:  JDHM2015:almtorta18:  dreamintentions:\u2026  http://t.co/VpD7FoqMr0',
tokens=[u'ernestsgantt:',  u'beyhiveinfrance:',  u'9_a_6:',
u'dreamintentions:',  u'elsahel12:',  u'simbata3:',  u'jdhm2015:',u'almtorta18:',  u'dreamintentions:\u2026',  u'http://t.co/vpd7foqmr0'],
rawFeatures=SparseVector(2000,  {74:  1.0,  97:  1.0,  100:  1.0,  160:  1.0,185:  1.0,  742:  1.0,  856:  1.0,  991:  1.0,  1383:  1.0,  1620:  1.0}))]

In  [16]:

#
#  Apply  IDF  to  the  raw  features  and  rescale  the  data
#
idf  =  IDF(inputCol="rawFeatures",  outputCol="features")
idfModel  =  idf.fit(featuresData)
rescaledData  =  idfModel.transform(featuresData)

for  features  in  rescaledData.select("features").take(3):
    print(features)

In  [17]:

rescaledData.take(2)

Out[17]:

[Row(id=638830426971181057,  user_id=3276255125,  user_name=u'True Equality',  tweet_text=u'ernestsgantt:  BeyHiveInFrance:9_A_6:  dreamintentions:  elsahel12:  simbata3:  JDHM2015:almtorta18:  dreamintentions:\u2026  http://t.co/VpD7FoqMr0',
tokens=[u'ernestsgantt:',  u'beyhiveinfrance:',  u'9_a_6:',
u'dreamintentions:',  u'elsahel12:',  u'simbata3:',  u'jdhm2015:',
u'almtorta18:',  u'dreamintentions:\u2026',  u'http://t.co/vpd7foqmr0'],
rawFeatures=SparseVector(2000,  {74:  1.0,  97:  1.0,  100:  1.0,  160:
1.0,  185:  1.0,  742:  1.0,  856:  1.0,  991:  1.0,  1383:  1.0,  1620:  1.0}),
features=SparseVector(2000,  {74:  2.6762,  97:  1.8625,  100:  2.6384,  160:
2.9985,  185:  2.7481,  742:  5.5269,  856:  4.1406,  991:  2.9518,  1383:
4.694,  1620:  3.073})),
Row(id=638830426727911424,  user_id=3276255125,  user_name=u'True
Equality',  tweet_text=u'ernestsgantt:  BeyHiveInFrance:
PhuketDailyNews:  dreamintentions:  elsahel12:  simbata3:
JDHM2015:  almtorta18:  CiviPa\u2026  http://t.co/VpD7FoqMr0',
tokens=[u'ernestsgantt:',  u'beyhiveinfrance:',  u'phuketdailynews:',u'dreamintentions:',  u'elsahel12:',  u'simbata3:',  u'jdhm2015:',u'almtorta18:',  u'civipa\u2026',  u'http://t.co/vpd7foqmr0'],
rawFeatures=SparseVector(2000,  {74:  1.0,  97:  1.0,  100:  1.0,  160:1.0,  185:  1.0,  460:  1.0,  987:  1.0,  991:  1.0,  1383:  1.0,  1620:  1.0}),
features=SparseVector(2000,  {74:  2.6762,  97:  1.8625,  100:  2.6384,160:  2.9985,  185:  2.7481,  460:  6.4432,  987:  2.9959,  991:  2.9518,  1383:4.694,  1620:  3.073}))]

In  [21]:

rs_pddf  =  rescaledData.toPandas()

In  [22]:

rs_pddf.count()

Out[22]:

id  7540
user_id 7540
user_name   7540
tweet_text  7540
tokens  7540
rawFeatures 7540
features    7540
dtype:  int64


In  [27]:

feat_lst  =  rs_pddf.features.tolist()

In  [28]:
feat_lst[:2]

Out[28]:

[SparseVector(2000,  {74:  2.6762,  97:  1.8625,  100:  2.6384, 160:  2.9985,
185:  2.7481,  742:  5.5269,  856:  4.1406,  991:  2.9518,  1383: 4.694,  1620:
3.073}),
SparseVector(2000,  {74:  2.6762,  97:  1.8625,  100:  2.6384, 160:  2.9985,
185:  2.7481,  460:  6.4432,  987:  2.9959,  991:  2.9518,  1383: 4.694,  1620:
3.073})]

运作聚类算法

每当Twitter数据集上运行 K-Means 算法, 作为非标签的tweets,
我们盼望观看Apache Spark tweets 形成一个聚类。 遵从以前的手续, 特征的
TF-IDF 稀疏向量转化为一个 RDD 将于输入到 Spark MLlib 程序。我们初始化
K-Means 模型呢 5 聚类, 10 次迭代:

In  [32]:

from  pyspark.mllib.clustering  import  KMeans,  KMeansModel
from  numpy  import  array
from  math  import  sqrt

In  [34]:

#  Load  and  parse  the  data


in_Data  =  sc.parallelize(feat_lst)

In  [35]:

in_Data.take(3)

Out[35]:

[SparseVector(2000,  {74:  2.6762,  97:  1.8625,  100:  2.6384, 160:  2.9985,185:  2.7481,  742:  5.5269,  856:  4.1406,  991:  2.9518,  1383: 4.694,  1620:3.073}),
SparseVector(2000,  {74:  2.6762,  97:  1.8625,  100:  2.6384, 160:  2.9985,185:  2.7481,  460:  6.4432,  987:  2.9959,  991:  2.9518,  1383: 4.694,  1620:3.073}),  
SparseVector(2000,  {20:  4.3534,  74:  2.6762,  97:  1.8625,  100:  5.2768,185:  2.7481,  856:  4.1406,  991:  2.9518,  1039:  3.073,  1620:  3.073,  1864:4.6377})]

In  [37]:

in_Data.count()

Out[37]:

7540

In  [38]:

#  Build  the  model  (cluster  the  data)

clusters  =  KMeans.train(in_Data,  5,  maxIterations=10,
runs=10,  initializationMode="random")

In  [53]:

#  Evaluate  clustering  by  computing  Within  Set  Sum  of  Squared  Errors

def  error(point):
    center  =  clusters.centers[clusters.predict(point)]
    return  sqrt(sum([x**2  for  x  in  (point  -  center)]))

WSSSE  =  in_Data.map(lambda  point:  error(point)).reduce(lambda  x,  y:  x +  y)
print("Within  Set  Sum  of  Squared  Error  =  "  +  str(WSSSE))

评估模型和结果

聚类算法调优的一个主意是改聚类的个数并说明输出.
检查这些聚类,感受一下目前之聚类结果:

In  [43]:

cluster_membership  =  in_Data.map(lambda  x:  clusters.predict(x))

In  [54]:  
cluster_idx  =  cluster_membership.zipWithIndex()

In  [55]:

type(cluster_idx)

Out[55]:

pyspark.rdd.PipelinedRDD

In  [58]:

cluster_idx.take(20)

Out[58]:

[(3, 0),
(3, 1),
(3, 2),
(3, 3),
(3, 4),
(3, 5),
(1, 6),
(3, 7),
(3, 8),
(3, 9),
(3, 10),
(3, 11),
(3, 12),
(3, 13),
(3, 14),
(1, 15),
(3, 16),
(3, 17),
(1, 18),
(1, 19)]

In  [59]:

cluster_df  =  cluster_idx.toDF()

In  [65]:
pddf_with_cluster  =  pd.concat([pddf_in,  cluster_pddf],axis=1)

In  [76]:

pddf_with_cluster._1.unique()

Out[76]:

array([3,  1,  4,  0,  2])

In  [79]:

pddf_with_cluster[pddf_with_cluster['_1']  ==  0].head(10)

Out[79]:
Unnamed:  0 id  created_at  user_id user_name   tweet_text  _1
_2
6227    3   642418116819988480  Fri  Sep  11  19:23:09  +0000  2015
49693598    Ajinkya  Kale   RT  @bigdata:  Distributed  Matrix  Computations
i...    0   6227
6257    45  642391207205859328  Fri  Sep  11  17:36:13  +0000  2015
937467860   Angela  Bassa   [Auto]  I'm  reading  ""Distributed  Matrix
Comput...   0   6257
6297    119 642348577147064320  Fri  Sep  11  14:46:49  +0000
2015    18318677    Ben  Lorica Distributed  Matrix  Computations  in  @
ApacheSpar...   0   6297
In  [80]:

pddf_with_cluster[pddf_with_cluster['_1']  ==  1].head(10)

Out[80]:
Unnamed:  0 id  created_at  user_id user_name   tweet_text  _1
_2
6   6   638830419090079746  Tue  Sep  01  21:46:55  +0000  2015
2241040634  Massimo  Carrisi    Python:Python:  Removing  \xa0  from
string?  -  I  ...  16
15  17  638830380578045953  Tue  Sep  01  21:46:46  +0000  2015
57699376    Rafael  Monnerat    RT  @ramalhoorg:  Noite  de  autógrafos  do
Fluent  ... 115
18  41  638830280988426250  Tue  Sep  01  21:46:22  +0000  2015
951081582   Jack  Baldwin   RT  @cloudaus:  We  are  3/4  full!  2-day  @
swcarpen... 1   18
19  42  638830276626399232  Tue  Sep  01  21:46:21  +0000  2015
6525302 Masayoshi  Nakamura PynamoDB  #AWS  #DynamoDB  #Python
http://...  1   19
20  43  638830213288235008  Tue  Sep  01  21:46:06  +0000  2015
3153874869  Baltimore  Python   Flexx:  Python  UI  tookit  based  on  web
technolog...    1   20
21  44  638830117645516800  Tue  Sep  01  21:45:43  +0000  2015
48474625    Radio  Free  Denali Hmm,  emerge  --depclean  wants  to  remove
somethi...  1   21
22  46  638829977014636544  Tue  Sep  01  21:45:10  +0000  2015
154915461   Luciano  Ramalho    Noite  de  autógrafos  do  Fluent  Python  no
Garoa  ...  122
23  47  638829882928070656  Tue  Sep  01  21:44:47  +0000  2015
917320920   bsbafflesbrains @DanSWright  Harper  channeling  Monty
Python.  "...   1   23
24  48  638829868679954432  Tue  Sep  01  21:44:44  +0000  2015
134280898   Lannick  Technology RT  @SergeyKalnish:  I  am  #hiring:
Senior  Back  e...  1   24
25  49  638829707484508161  Tue  Sep  01  21:44:05  +0000  2015
2839203454  Joshua  Jones   RT  @LindseyPelas:  Surviving  Monty  Python
in  Fl...   1   25
In  [81]:

pddf_with_cluster[pddf_with_cluster['_1']  ==  2].head(10)

Out[81]:
Unnamed:  0 id  created_at  user_id user_name   tweet_text  _1
_2
7280    688 639056941592014848  Wed  Sep  02  12:47:02  +0000  2015
2735137484  Chris   A  true  gay  icon  when  will  @ladygaga  @Madonna  @...
2   7280
In  [82]:

pddf_with_cluster[pddf_with_cluster['_1']  ==  3].head(10)

Out[82]:
Unnamed:  0 id  created_at  user_id user_name   tweet_text  _1
_2
0   0   638830426971181057  Tue  Sep  01  21:46:57  +0000  2015
3276255125  True  Equality  ernestsgantt:  BeyHiveInFrance:  9_A_6:
dreamint... 3   0
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Harry  Potter  ...  45457
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"  -  Donald... 4   5458

我们因为部分样本tweet映射成5个聚类. Cluster 0 关于 Spark. Cluster 1
关于 Python. Cluster 2 关于 Lady Gaga. Cluster 3 关于Thailand’s Phuket
新闻. Cluster 4 关于 Donald Trump.

构建机器上流水线

咱俩期望当优化最佳参数来收获最好履模型时,能够做特征提取,准备走,训练,测试,和展望活动。
在 Spark MLlib
中贯彻了强硬的机械上流水线,以5行代码准确地捕获了脚的tweet:

图片 27

4-8 构建机器上流水线

Spark ML 流水线从 Python’s Scikit-Learn
中落了灵感,创建了精简数据连接变的声明式语句可以快地宣告可调的模子。

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