在大型数据集上进行聚类答案

【问题标题】：Clustering on a large dataset在大型数据集上进行聚类
【发布时间】：2011-07-25 05:23:24
【问题描述】：

我正在尝试对大型（千兆字节）数据集进行聚类。为了进行聚类，您需要每个点到每个其他点的距离，因此您最终会得到一个 N^2 大小的距离矩阵，在我的数据集的情况下，它的数量级为艾字节。当然，Matlab 中的 Pdist 会立即爆炸 ;)

有没有办法先对大数据的子集进行聚类，然后再对相似的聚类进行一些合并？

我不知道这是否有帮助，但数据是固定长度的二进制字符串，所以我使用汉明距离 (Distance=string1 XOR string2) 计算它们的距离。

【问题讨论】：

你的位串有多长？
128 位、160 位、256 位……它们是加密哈希。我试图将它设置得足够通用，以便我可以为不同的人做。是否有任何依赖于长度的技巧？
几个月前我也有类似的问题。 stackoverflow.com/questions/4153981/…不知道这个解决方案对你有用吗？
@Jie，我的实验方向完全不同，但我会试一试，谢谢你的想法。
并非所有聚类算法都需要计算所有 n^2 距离。例如，谱聚类方法建立在相似关系的传递特性之上，以允许使用非常稀疏的距离/亲和矩阵进行聚类（实际上只计算了所有 n^2 距离的一小部分）。如果这种方法听起来也适用于您的情况，我很乐意提供更多详细信息。

【解决方案1】：

LMW-tree 项目中的 EM-tree 和 K-tree 算法可以对越来越大的问题进行聚类。我们最近的结果是将 7.33 亿个网页聚集成 600,000 个集群。还有一个 EM 树的流式变体，其中数据集在每次迭代时从磁盘流式传输。

此外，这些算法可以直接对位串进行聚类，其中所有聚类代表和数据点都是位串，并且使用的相似性度量是汉明距离。这最小化了找到的每个集群内的汉明距离。

【讨论】：

【解决方案2】：

nice 方法的简化版本塔贝等人，Single versus Multiple Sorting in All Pairs Similarity Search，说与 Hammingdist 1 配对：

这错过了例如附近有 32/128 对 Hammingdist（左 32）1 + Hammingdist（其余）0。如果您真的想要这些，请使用“前 32”->“后 32”重复上述操作。

该方法可以扩展。以 4 个 32 位字的 Hammingdist

（顺便说一句，sketchsort-0.0.7.tar 是 99 % src/boost/, build/, .svn/ 。）

【讨论】：

【解决方案3】：

先对它们进行排序怎么样？也许类似于修改后的合并排序？您可以从适合内存以执行正常排序的数据集块开始。

一旦您有了排序的数据，就可以迭代地进行聚类。也许保留 N-1 个点的滚动质心并与正在读入的第 N 个点进行比较。然后根据您的集群距离阈值，您可以将其汇集到当前集群中或开始一个新的集群。

【讨论】：

我试过排序，效果很好，但它只适用于从第一位开始的模式。如果您的模式从中间某处开始并且前面有随机位，那么排序根本没有帮助。这就是为什么我宁愿使用汉明距离。我正在考虑将字符串分成 4 个不同的块，并对它们进行排序，但是你会遇到一个问题，即模式不是完全在块边界上开始的，所以你没有捕捉到所有可能的模式。
问题中的那一点信息会有所帮助:)。你不能根据汉明距离而不是词法对它们进行排序吗？
我可以，但要做到这一点，我首先必须创建一个巨大的汉明距离矩阵，这正是我一直试图避免的事情。
如何根据与任意点的距离进行 bin 排序？