原数据有两列。第一列是打电话总时长，第二列是打电话占打接电话比。两列数据都已经标准化过了。一开始是逗号分割，每行两个数字。
拿到数据后，先使用R来看一下，毕竟只有两个维度，plot一下就好了。
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x <- read.table("D:\\R\\p04-17.csv",sep=",",col.names=c("col1","col2"))dataf <- data.frame("col1"=x$col1,"col2"=x$col2)plot(col2~col1,data=dataf) #画出散点图#使用R来做聚类，其实这里没必要scale了，因为数据本身就处理过的，不过还是习惯打上去了model <- kmeans(scale(dataf[1:2]),4) modellibrary(ggplot2)#重新画一下图，把分类的结果用不同颜色标出来。qplot(col1,col2,data=dataf,color=model$cluster) |
使用mahout进行实验。mahout要求数据是空格分隔的序列化文件。所以数据拿过去，先把逗号都换成了空格。然后使用InputDriver这个工具类对文件处理了一下。
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#因为机子就一台笔记本，所以，在本地跑了export MHOUT_LOCAL=true#把用户主目录下testdata文件夹下的空格分隔文件 处理一下， mahout org.apache.mahout.clustering.conversion.InputDriver -i testdata/p04-17.csv -o testoutput/vectorfiles -v org.apache.mahout.math.RandomAccessSparseVector#处理完，#因为mahout 还要求出入初始点 所以先建了个空文件夹表示以后这里要放初始点集，不过我这里指定k随机抽取k个点，#指定k之后 这个输入其实是被忽略了mkdir testdata/initpoint#可以开始聚类了。聚类之后可以使用工具命令把结果导出来，也可以去mahout源码下运行clusterdumper类#cd 表示收敛差值的阈值。x表示最大迭代次数， k初始点有多少个， k有了之后 忽略-c的内容。mahout kmeans -i testdata/vectorfiles -o testoutput/kmeans-10-4 -c testdata/initpoint \ -cd 0.5 -x 10 -cl -k 4 -owmahout clusterdump -i testoutput/kmeans-10-4/clusters-1-final \ -o testoutput/kmeans-10-4/result.txt#生成的结果 c是点坐标 r是半径 前面的数字表示有多少点分过来了#VL-642{n=74 c=[0.915, 0.437] r=[0.028, 0.152]}#VL-800{n=336 c=[0.796, 0.469] r=[0.067, 0.108]}#VL-1076{n=972 c=[0.397, 0.542] r=[0.127, 0.175]}#VL-1175{n=422 c=[0.684, 0.621] r=[0.062, 0.105]}mahout canopy -i testdata/vectorfiles -o testoutput/canopy-0.2-0.1 -ow -t1 0.2 -t2 0.1mahout clusterdump -i testoutput/canopy-0.2-0.1/clusters-0-final \ -o testoutput/canopy-0.2-0.1/result.txt#C-0{n=8 c=[0.495, 0.614] r=[0.181, 0.135]}#C-1{n=5 c=[0.615, 0.608] r=[0.100, 0.105]}#C-2{n=5 c=[0.443, 0.383] r=[0.170, 0.137]}#C-3{n=5 c=[0.599, 0.503] r=[0.079, 0.120]}mahout fkmeans -i testdata/vectorfiles -o testoutput/fuzzekmeans \ -c testdata/initpoint -cd 0.5 -x 10 -cl -k 4 -ow -m 2mahout clusterdump -i testoutput/fuzzekmeans/clusters-1-final \ -o testoutput/fuzzekmeans/result.txt#SV-1476{n=629 c=[0.439, 0.621] r=[0.150, 0.147]}#SV-810{n=587 c=[0.585, 0.470] r=[0.191, 0.123]}#SV-1084{n=423 c=[0.627, 0.578] r=[0.202, 0.140]}#SV-1530{n=160 c=[0.763, 0.407] r=[0.223, 0.155]} |
因为cd 默认是0.5 ，我就都填了0.5，结果是顶多迭代一次就够了，效果非常不好，于是把这个值改的非常小就好了。距离默认都用了欧几里得距离。在输出目录里 data是原始数据，cluster-x是第几次迭代后得到的结果。cluster-x-final是最终结果。
得到了聚类的结果后，可以使用r来画个图，看看效果
比如：
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mahout kmeans -i testdata/vectorfiles -o testoutput/kmeans-10-4-0.001 \ -c testdata/initpoint -cd 0.001 -x 10 -cl -k 4 -owmahout clusterdump -i testoutput/kmeans-10-4-0.001/clusters-5-final \ -o testoutput/kmeans-10-4-0.001/result.txt#VL-553{n=419 c=[0.808, 0.462] r=[0.076, 0.100]}#VL-56{n=282 c=[0.293, 0.708] r=[0.095, 0.090]}#VL-1184{n=539 c=[0.412, 0.416] r=[0.112, 0.132]}#VL-579{n=560 c=[0.650, 0.641] r=[0.094, 0.093]} |
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x <- read.table("D:\\R\\p04-17.csv",sep=",",col.names=c("col1","col2"))dataf <- data.frame("col1"=x$col1,"col2"=x$col2)plot(col2~col1,data=dataf) #画出散点图library(plotrix)ellipse(0.808, 0.462,0.076, 0.100,border="yellow",lwd="3")ellipse(0.293, 0.708,0.095, 0.090,border="yellow",lwd="3")ellipse(0.412, 0.416,0.112, 0.132,border="yellow",lwd="3")ellipse(0.650, 0.641,0.094, 0.093,border="yellow",lwd="3") |
得到下面的图：
这个还不是很好，但是看到我设置最多迭代10次，这才迭代了6次，所以可以把cd再调的更小，结果就应该很漂亮了。
怎么设置初始点集，这个遗留成了个问题,改天来看。
愿数据下载：http://pan.baidu.com/s/1kwQWu