经纬度K均值聚类预测 (GeoKMeansPredictStreamOp)

Java 类名：com.alibaba.alink.operator.stream.clustering.GeoKMeansPredictStreamOp

Python 类名：GeoKMeansPredictStreamOp

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？	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
modelStreamFilePath	模型流的文件路径	模型流的文件路径	String		null
modelStreamScanInterval	扫描模型路径的时间间隔	描模型路径的时间间隔，单位秒	Integer		10
modelStreamStartTime	模型流的起始时间	模型流的起始时间。默认从当前时刻开始读。使用yyyy-mm-dd hh:mm:ss.fffffffff格式，详见Timestamp.valueOf(String s)	String		null

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 GeoKMeansPredictStreamOpTest {
	@Test
	public void testGeoKMeansPredictStreamOp() 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

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