在 python / pyspark 中获取 k-means 质心和异常值答案

【问题标题】：Obtaining k-means centroids and outliers in python / pyspark在 python / pyspark 中获取 k-means 质心和异常值
【发布时间】：2021-04-13 12:03:37
【问题描述】：

有谁知道 Python / PySpark 中的任何简单算法来检测 K-means 聚类中的异常值并创建这些异常值的列表或数据框？我不确定如何获得质心。我正在使用以下代码：

n_clusters = 10

kmeans = KMeans(k = n_clusters, seed = 0)
model = kmeans.fit(Data.select("features"))

【问题讨论】：

标签： python apache-spark pyspark k-means outliers

【解决方案1】：

model.clusterCenters() 将为您提供质心。

要获取异常值，一种直接的方法是获取大小为 1 的聚类。

例子：

data.show()
+-------------+
|     features|
+-------------+
|    [0.0,0.0]|
|    [1.0,1.0]|
|    [9.0,8.0]|
|    [8.0,9.0]|
|[100.0,100.0]|
+-------------+

from pyspark.ml.clustering import KMeans
kmeans = KMeans()
model = kmeans.fit(data)
model.summary.predictions.show()
+-------------+----------+
|     features|prediction|
+-------------+----------+
|    [0.0,0.0]|         0|
|    [1.0,1.0]|         0|
|    [9.0,8.0]|         0|
|    [8.0,9.0]|         0|
|[100.0,100.0]|         1|
+-------------+----------+

print(model.clusterCenters())
[array([4.5, 4.5]), array([100., 100.])]

print(model.summary.clusterSizes)
[4, 1]

# Get outliers with cluster size = 1
import pyspark.sql.functions as F
model.summary.predictions.filter(
    F.col('prediction').isin(
        [cluster_id for (cluster_id, size) in enumerate(model.summary.clusterSizes) if size == 1]
    )
).show()
+-------------+----------+
|     features|prediction|
+-------------+----------+
|[100.0,100.0]|         1|
+-------------+----------+

【讨论】：

还可以查看 scipys kmeans 模块 docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/…
@mck 只是为了确保我理解：您将每个集群定义为大小 = 1，然后将在大小为 1 的集群之外的观察定义为异常值？而将大小定义为 1 的步骤是“model.clusterCenters() [array([4.5, 4.5]), array([100., 100.])]”？
@Johanna 不，集群的大小由 kmeans 算法确定。异常值被定义为大小为 1 的集群。
是的，没错。这些异常值不会成为任何其他集群的一部分，因此它将形成自己的集群，大小为 1。这是否消除了您的疑虑？
不，它们不是异常值。如果它们离质心足够远，就不会被分配到该集群。