Spark2.0机器学习系列之10：聚类(高斯混合模型 GMM）

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我是靠谱客的博主懵懂手链，最近开发中收集的这篇文章主要介绍Spark2.0机器学习系列之10：聚类(高斯混合模型 GMM），觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

   在Spark2.0版本中（不是基于RDD API的MLlib），共有四种聚类方法：
   （1）K-means
   （2）Latent Dirichlet allocation (LDA)
   （3）Bisecting k-means（二分k均值算法）
   （4）Gaussian Mixture Model (GMM)。
   基于RDD API的MLLib中，共有六种聚类方法：
   （1）K-means
   （2）Gaussian mixture
   （3）Power iteration clustering (PIC)
   （4）Latent Dirichlet allocation (LDA)**
   （5）Bisecting k-means
   （6）Streaming k-means
   多了Power iteration clustering (PIC)和Streaming k-means两种。
   本文将介绍其中的一种高斯混合模型，Gaussian Mixture Model (GMM)。其它方法在我的Spark机器学习系列里面，都会介绍。

   混合模型：通过密度函数的线性合并来表示未知模型 $p(x)$
   为什么提出混合模型，那是因为单一模型与实际数据的分布严重不符，但是几个模型混合以后却能很好的描述和预测数据。
   高斯混合模型（GMM），说的是把数据可以看作是从数个高斯分布中生成出来的。虽然我们可以用不同的分布来随意地构造 XX Mixture Model ，但是 GMM是最为流行。另外，Mixture Model 本身其实也是可以变得任意复杂的，通过增加 Model 的个数，我们可以任意地逼近任何连续的概率密分布。
   二维情况下高斯分布模拟产生数据的分布是椭圆，如下图：
这里写图片描述

对于下面图（a）观测数据，单一的高斯概率分布函数（一个椭圆）无法表达，仔细看图（a）近似包含三个椭圆，所以可以将三个高斯概率分布函数线性组合起来，各个函数有不同的参数 $mathcal{N}（sigma_i,mu_i）$ 和权重 $pi_i$ 。线性组合

p (x | μ i, σ i, π i) = \sum i = 1 3 π i 1 2 π - - \sqrt σ i e x p (- ( x - μ i ) 2 2 σ 2 i)

$p(x|mu_i,sigma_i,pi_i)=sum_{i=1}^{3}pi_ifrac{1}{sqrt{2pi}sigma_i}exp(-frac{(x-mu_i)^2}{2sigma_i^2})$ 这样就能计算所有样本出现的概率了。图（b）已经明确了样本分类。
这里写图片描述

$~~~~~~$ 更一般地，GMM认为数据是从

K $K$ 个高斯函数组合而来的，即

p (x) = \sum k = 1 K π k N (x; μ k, σ k)

$p(x)=sum_{k=1}^{K}pi_kmathcal{N}(x;mu_k,sigma_k)$

$~~~~~~$ 隐含

K $K$ 个高斯函数，

K $K$ 需要首先确定好。

$~~~~~~$ 如果估计未知参数

π,μ,σ $pi,mu,sigma$ ,我们首先得分析以下最大似然估计：

\sum i = 1 N l o g {\sum k = 1 K π k N (x; μ k, σ k)}

$sum_{i=1}^{N}log{sum_{k=1}^{K}pi_kmathcal{N}(x;mu_k,sigma_k)}$

$~~~~~~$ 由于在对数函数里面又有加和，我们没法直接用求导解方程的办法直接求得最大值。为了解决这个问题，采用了EM方法。
EM算法可参考我的另一篇文章
《机器学习算法（优化）之二：期望最大化（EM）算法》 http://blog.csdn.net/qq_34531825/article/details/52856948.

EM算法模型参数估计

$~~~~~~$ 每个GMM由K个Gaussian component分布组成。我以一维Gaussian函数，GMM模型有3个隐含component为例，通俗的说明。
E过程：
$~~~~~~$ 假定我们通过迭代（或者初始化），假设已经已经知道了GMM模型的三个component Gaussian函数的参数 $theta^{(t)}=（sigma_1^{(t)},mu_1^{(t)}）、（sigma_2^{(t)},mu_2^{(t)}）、（sigma_3^{(t)},mu_3^{(t)}）$ ，且这三个函数分别以 $pi_1^{(t)}=0.3、pi_2^{(t)}=0.3、pi_3^{(t)}=0.4$ 的概率被GMM模型选中（即 $pi_i^{(t)}为第i个component 的权重$ )。
$~~~~~~$ 高斯混合模型为 $p(x|theta)=0.3*mathcal{N}(x;mu_1,sigma_1)+0.3*mathcal{N}(x;mu_2,sigma_2)+0.4*mathcal{N}(x;mu_3,sigma_3)$
$~~~~~~$ 迭代的第t步，对于观测到的 $x$ 点，那么他究竟是3个隐含的Gaussina曲线中的那一个产生的呢？应该说都有可能，只是产生的概率大小不一样而已。如图中的x点，它由 $mathcal{N}(x;mu_3,sigma_3)$ 产生的可能性最大，概率为 $pi_3*mathcal{N}(x;mu_3,sigma_3)$ ，假设为0.4*0.30=0.12，其次是 $pi_2*mathcal{N}(x;mu_2,sigma_2)$ ，假设为0.3*0.15=0.045，最小是 $pi_1*mathcal{N}(x;mu_1,sigma_1)$ ，假设为0.3*0.02=0.006。因此 $x$ 出现总的概率是0.12+0.045+0.006=0.1656。

$~~~~~~$ 从另一个角度看，对于观测到的某个点 $x$ ，推测是由 $mathcal{N}(x;mu_3,sigma_3)$ 产生的可能性有多大，自然我们认为是：0.12/0.1656=0.7246(虽然非常简单，但是理解这一点是后面E步公式得出的关键点）;以此类推测， $x$ 是由 $mathcal{N}(x;mu_2,sigma_2)$ 产生的可能性=0.045/0.1656=0.2717, $x$ 是由 $mathcal{N}(x;mu_1,sigma_1)$ 产生的可能性0.006/0.1656=0.0362。

这里写图片描述
$~~~~~~$ 更一般地，GMM认为数据是从 $K$ 个高斯函数组合而来的，即

p (x) = \sum k = 1 K π k N (x; μ k, σ k)

$p(x)=sum_{k=1}^{K}pi_kmathcal{N}(x;mu_k,sigma_k)$

$~~~~~~$ 隐含

K $K$ 个高斯函数，

K $K$ 需要首先确定好。任意高斯分布定义为

N(x;μk,σk)，k=1,2,...K $mathcal{N}(x;mu_k,sigma_k)，k=1,2,...K$ .

$~~~~~~$ （1）E：对于观测点 $x_i$ ，是由第 $k$ 个component产生的概率为

γ (x i, k) = π (t) k N ( x i ; μ ( t ) k , σ ( t ) k ) \sum k j = 1 π ( t ) j N ( x i ; μ ( t ) j , σ ( t ) j )

$gamma(x_i,k)=pi_k^{(t)}frac{mathcal{N}(x_i;mu_k^{(t)},sigma_k^{(t)})}{sum_{j=1}^{k}pi_j^{(t)}mathcal{N}(x_i;mu_j^{(t)},sigma_j^{(t)})}$

$~~~~~~$ （2）M： $x_i$ 可以看作是有各部分加和而成的，其中由第k个component产生部分自然为： $gamma(x_i,k)x_i$ ，所以可以认为第k个component产生了如下的数据：

γ (x i, k) x i ， i = 1, 2, . . . N

$gamma(x_i,k)x_i， i=1,2,...N$

$~~~~~~$ 而由于每个 Component 都是一个标准的 Gaussian 分布，可以很容易分布求出最大似然所对应的参数值：

$~~~~~~$

μ (t + 1) k = 1 N \sum i = 1 N γ (x i, k) x i

$mu_k^{(t+1)}=frac{1}{N}sum_{i=1}^{N}gamma(x_i,k)x_i$

σ (t + 1) k = 1 N k \sum i = 1 N γ (x i, k) (x i - μ k) (x i - μ k) T

$sigma_k^{(t+1)}=frac{1}{N_k}sum_{i=1}^{N}gamma(x_i,k)(x_i-mu_k)(x_i-mu_k)^T$

N k = \sum i = 1 N γ (x i, k)

$N_k=sum_{i=1}^{N}gamma(x_i,k)$

π (t + 1) k = N k / N 。

$pi_k^{(t+1)}= N_k/N 。$

$~~~~~~$ 这样就完成了参数的更新，重复E步骤进行下一次迭代，直到算法收敛。

模型参数K设置及聚类结果评估

   大家可能会想到，上图（a)中的数据分布太具有实验性质了，实际中那有这样的数据，但GMM牛逼的地方就在于通过增加 Model 的个数（也就是组成成分的数量K，其实就是我们的分类个数），可以任意地逼近任何连续的概率密分布。所以呢，理论上是绝对支持的，而实际上呢，对于多维特征数据我们往往难以可视化，所以难把握的地方也就在这里，如何选取K 值？换句化说聚类（无监督分类）拿什么标准如何评估模型的好坏？因为如果对结果有好评价指标的话，那么我们就可以实验不同的K，选出最优的那个K就好了，到底有没有呢？
   这个话题又比较长，有人认为聚类的评估一定要做预先标注，没有Index总是让人觉得不靠谱，不是很让人信服。但是也有不同学者提出了大量的评估方法，主要是考虑到不同聚类算法的目标函数相差很大，有些是基于距离的，比如k-means，有些是假设先验分布的，比如GMM，LDA，有些是带有图聚类和谱分析性质的，比如谱聚类，还有些是基于密度的，所以难以拿出一个统一的评估方法，但是正是有这么些个原理上的不同，记着不与算法本身的原理因果颠倒的情况下，那么针对各类方法还是可以提出有针对性的评价指标的，如k-means的均方根误差。其实更应该嵌入到问题中进行评价，很多实际问题中，聚类仅仅是其中的一步，可以对比不聚类的情形（比如人为分割、随机分割数据集等等），所以这时候我们评价『聚类结果好坏』，其实是在评价『聚类是否能对最终结果有好的影响』。（本部分来综合了知乎上的部分问答：如有不妥之处，敬请告知。http://www.zhihu.com/question/19635522）
   关于聚类的评估问题，我计划再写另外一篇文章《Spark聚类结果评估浅析》，不知道能否写好。
CSDN上还有文章可参考：聚类算法初探（七）聚类分析的效果评测 http://blog.csdn.net/itplus/article/details/10322361

//训练模型
val gmm=new GaussianMixture().setK(2).setMaxIter(100).setSeed(1L)
val model=gmm.fit(dataset)

//输出model参数
for(i<-0 until model.getK){
      println("weight=%fnmu=%snsigma=n%sn" format(model.weights(i), model.gaussians(i).mean, model.gaussians(i).cov))
      //weight是各组成成分的权重
      //nsigma是样本协方差矩阵
      //mu(mean)是各类质点位置

参考文献:
（1）混合高斯模型算法http://www.cnblogs.com/CBDoctor/archive/2011/11/06/2236286.html
（2）聚类算法初探（七）聚类分析的效果评测 http://blog.csdn.net/itplus/article/details/10322361
（3）知乎 http://www.zhihu.com/question/19635522
（4）Rachel-Zhang的CSDN博客 GMM的EM算法实现 http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/8198352
（5）漫谈 Clustering (3): Gaussian Mixture Model http://blog.pluskid.org/?p=39