经纬度K均值聚类预测 (GeoKMeansPredictBatchOp)

Java 类名:com.alibaba.alink.operator.batch.clustering.GeoKMeansPredictBatchOp

Python 类名:GeoKMeansPredictBatchOp

功能介绍

KMeans 是一个经典的聚类算法。

基本思想是:以空间中k个点为中心进行聚类,对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法,逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果。

本组件主要针对经纬度距离做Kmeans聚类,包括经纬度KMeans,经纬度KMeans预测, 经纬度KMeans流式预测。

经纬度距离(https://en.wikipedia.org/wiki/Haversine_formula)

输入数据中的经度和纬度使用度数表示,得到的距离单位为千米(km)。

参数说明

名称 中文名称 描述 类型 是否必须? 取值范围 默认值
predictionCol 预测结果列名 预测结果列名 String
modelFilePath 模型的文件路径 模型的文件路径 String null
predictionDetailCol 预测详细信息列名 预测详细信息列名 String
predictionDistanceCol 预测距离列名 预测距离列名 String
reservedCols 算法保留列名 算法保留列 String[] null
numThreads 组件多线程线程个数 组件多线程线程个数 Integer 1

代码示例

Python 代码

from pyalink.alink import *

import pandas as pd

useLocalEnv(1)

df = pd.DataFrame([
    [0, 0],
    [8, 8],
    [1, 2],
    [9, 10],
    [3, 1],
    [10, 7]
])

inOp1 = BatchOperator.fromDataframe(df, schemaStr='f0 long, f1 long')
inOp2 = StreamOperator.fromDataframe(df, schemaStr='f0 long, f1 long')

kmeans = GeoKMeansTrainBatchOp()\
                .setLongitudeCol("f0")\
                .setLatitudeCol("f1")\
                .setK(2)\
                .linkFrom(inOp1)
kmeans.print()

predict = GeoKMeansPredictBatchOp()\
                .setPredictionCol("pred")\
                .linkFrom(kmeans, inOp1)
predict.print()

predict = GeoKMeansPredictStreamOp(kmeans)\
                .setPredictionCol("pred")\
                .linkFrom(inOp2)
predict.print()
StreamOperator.execute()

Java 代码

import org.apache.flink.types.Row;

import com.alibaba.alink.operator.batch.BatchOperator;
import com.alibaba.alink.operator.batch.clustering.KMeans4LongiLatitudePredictBatchOp;
import com.alibaba.alink.operator.batch.clustering.KMeans4LongiLatitudeTrainBatchOp;
import com.alibaba.alink.operator.batch.source.MemSourceBatchOp;
import com.alibaba.alink.operator.stream.StreamOperator;
import com.alibaba.alink.operator.stream.clustering.KMeans4LongiLatitudePredictStreamOp;
import com.alibaba.alink.operator.stream.source.MemSourceStreamOp;
import org.junit.Test;

import java.util.Arrays;
import java.util.List;

public class GeoKMeansPredictBatchOpTest {
	@Test
	public void testGeoKMeansPredictBatchOp() throws Exception {
		List <Row> df = Arrays.asList(
			Row.of(0, 0),
			Row.of(8, 8),
			Row.of(1, 2),
			Row.of(9, 10),
			Row.of(3, 1),
			Row.of(10, 7)
		);
		BatchOperator <?> inOp1 = new MemSourceBatchOp(df, "f0 int, f1 int");
		StreamOperator <?> inOp2 = new MemSourceStreamOp(df, "f0 int, f1 int");
		BatchOperator <?> kmeans = new GeoKMeansTrainBatchOp()
			.setLongitudeCol("f0")
			.setLatitudeCol("f1")
			.setK(2)
			.linkFrom(inOp1);
		kmeans.print();
		BatchOperator <?> result = new GeoKMeansPredictBatchOp()
			.setPredictionCol("pred")
			.linkFrom(kmeans, inOp1);
		result.print();
		StreamOperator <?> predict = new GeoKMeansPredictStreamOp(kmeans)
			.setPredictionCol("pred")
			.linkFrom(inOp2);
		predict.print();
		StreamOperator.execute();
	}
}

运行结果

模型数据

model_id model_info
0 {“vectorCol”:null,“latitudeCol”:“"f1"”,“longitudeCol”:“"f0"”,“distanceType”:“"HAVERSINE"”,“k”:“2”,“vectorSize”:“2”}
1048576 {“clusterId”:0,“weight”:3.0,“center”:“[8.333333333333332, 9.0]”,“vec”:null}
2097152 {“clusterId”:1,“weight”:3.0,“center”:“[1.0, 1.3333333333333333]”,“vec”:null}

预测输出

f0 f1 pred
0 0 1
8 8 0
1 2 1
9 10 0
3 1 1
10 7 0