利用mahout进行clustering一些疑惑

reck

我大学没好好学习什么统计概率，工作十年早忘光了。
现在碰到有些问题，颇有些难以解释。
首先通过mahout，将法新社的新闻数据从Sequencefile进行MR运算，利用lucene的WhitespaceAnalyzer 。
该分词算法的确很简单，空格分词。
使用常见的文本TFIDF加权权法。
单词最小出现在3篇文档
og-likeihood的最小概率=50
mahout seq2sparse -i data/mahoutseq -o data/mahoutclustering -ow \
        -a org.apache.lucene.analysis.WhitespaceAnalyzer \
        -chunk 200 -wt tfidf -s 5 -md 3 -x 90 -ng 2 -ml 50 -seq -n 2

运行后产生K-Means输入数据目录：
drwxr-xr-x   - root supergroup          0 2012-10-17 08:54 /user/root/data/mahoutclustering/df-count
-rw-r--r--   3 root supergroup     955974 2012-10-17 08:53 /user/root/data/mahoutclustering/dictionary.file-0
-rw-r--r--   3 root supergroup     855253 2012-10-17 08:54 /user/root/data/mahoutclustering/frequency.file-0
drwxr-xr-x   - root supergroup          0 2012-10-17 08:54 /user/root/data/mahoutclustering/tf-vectors
drwxr-xr-x   - root supergroup          0 2012-10-17 08:55 /user/root/data/mahoutclustering/tfidf-vectors
drwxr-xr-x   - root supergroup          0 2012-10-17 08:51 /user/root/data/mahoutclustering/tokenized-documents
drwxr-xr-x   - root supergroup          0 2012-10-17 08:53 /user/root/data/mahoutclustering/wordcount

df-count很容易理解，IDF是逆文档频率，而DF则是它反之。
dictionary.file-0是分词后term与term id的映射。
frequency.file-0是term 与频率映射
tf-vectors 遍历tokenized-documents ，产生是term所对应词频权重，可用于clustering计算
tfidf-vectors 是term所对应词频使用tf-idf加权后，勇于clustering计算，大部分情况与tf-vectors一起产生。
tokenized-documents ：首先通过lucene WhitespaceAnalyzer 分词后结果存储在这个目录。
wordcount 不解释了

大部分情况下，我们对于文本聚类分析都使用TF-IDF，因此较多使用tfidf-vectors，最终计算完成后利用dictionary.file-0做term还原。

因此运行Mahout KMeans迭代：
mahout kmeans -i data/mahoutclustering/tfidf-vectors \
        -c output/initial-clusters \
        -o output/kmeans-cosine \
        -dm org.apache.mahout.common.distance.CosineDistanceMeasure \
        -cd 0.1 -k 20 -x 20 -cl

KMeans的初始重心点应是随机产生的。
导致了迭代的次数可能也会随机，一次迭代就是一个MR运算。
我不太明白KMeans这种初始重心点随机到底会带来多大影响？

最终还原term ，并打印聚类结果。
mahout clusterdump -dt sequencefile -d data/mahoutclustering/dictionary.file-* -s output/kmeans-*/clusters-*-final/ -b 10 -n 10

结果仍然无法令人满意，噪音词很多，不知道常规如何除去这些噪音词呢？
当然一些简单的，例如 大小写，stop word等lucene常规技术我还是比较熟悉的。

cwc

对于去除噪音词，你还可以试试Porter Stemmer，它可以消除相同单词不同词根带来的影响，还能起到不错的降维效果。另外，利用互信息、信息增益法也是常用的去噪音词和降维的方法。

ysjld999

我也存在这样的疑惑