Introduction to Mahout Clustering - #TokyoWebmining #6

1. 第６回データマイニング+WEB勉強会＠東京 2010/08/22 Mahout クラスタリング入門 Introduction to Mahout Clustering hamadakoichi 濱田晃一

2. AGENDA ◆自己紹介 ◆Mahoutとは ◆Clustering ◆Mahout Clustering ◆Mahout k-means ◆参考資料 ◆最後に

4. hamadakoichi 濱田晃一 http://iddy.jp/profile/hamadakoichi 4

5. 自己紹介：hamadakoichi 濱田晃一 5

6. 自己紹介：hamadakoichi 濱田晃一データマイニング+WEB勉強会＠東京主催者です 6

7. 自己紹介：hamadakoichi 濱田晃一理論物理博士(2004.3取得) 量子統計場の理論 Statistical Field Theory Spontaneously Time-Reversal Symmetry Breaking Anisotropic Massless Dirac Fermions 博士論文： http://hosi.phys.s.u-tokyo.ac.jp/~koichi/PhD-thesis.pdf 7

8. 自己紹介：hamadakoichi 濱田晃一文部大臣に褒められた元文部大臣・法務大臣六法全書著者・元法学政治学研究科長森山眞弓さん菅野和夫さん 8

9. 自己紹介：hamadakoichi 濱田晃一 Los Angelesでプロダンサーに褒められた・HIP HOP/House ダンス歴１３年・ダンス開始後 1年半でL.A.でプロダンサーに褒められる Youtube Channel： http://www.youtube.com/hamadakoichi 9

10. 自己紹介：hamadakoichi 濱田晃一毎週末３時間ダンスコーチをしています ■過去、東京と京都でもダンス部を創設。コーチをしていました駒場物理ダンス部京都大学基礎物理学研究所ダンス部部長兼コーチ部長兼コーチ現在：毎週末３時間ダンスコーチ Youtube Channel： http://www.youtube.com/hamadakoichi 10

11. 数理解析手法の実ビジネスへの適用 2004年博士号取得後数理解析手法を実ビジネス適用の方法論構築主な領域 ◆活動の数理モデル化・解析手法 ◆活動の分析手法・再構築手法 ◆活動の実行制御・実績解析システム … 内容抜粋 “Decoupling Executions in Navigating Manufacturing "Unified graph representation of processes Processes for Shortening Lead Time and Its Implementation for scheduling with flexible resource to an Unmanned Machine Shop”, assignment", 11

12. 数理解析手法の実ビジネスへの適用：活動例活動例活動の統一グラフモデルを構築・解析 Unified graphical model of processes and resources 青字：割付モデル属性 [ ] : Optional Node ・priority(優先度) Edge ・duration(予定時間) [・earliest(再早開始日時) ] Process Edge Process [・deadline(納期) ] [・or(条件集約数) ] 前プロセスの終了後に後プロセスがプロセスを表す開始できること表す・attributes（属性） preemptable(中断可否), successive(引継ぎ可否) Uses Edge workload(作業負荷) Processが使用する uses uses uses uses uses uses Assign Region を表す Assign Region Assigns from Edge 同一Resourceを割付け続ける Assign Regionに assigns from assigns from 指定Resourceの子Resource集合の範囲を表す assigns assigns 中から割付けることを示す企業01 [process] has has [startDate(開始日時)] [endDate(終了日時)] Assigns Edge 製品01 組織A StartDateからEndDateまでの間 Resource has Assign RegionにResourceを割付対象要素を表す has has has has has has 割付けることを表す・capacity(容量) ・calender(カレンダー) AAA01 AAB02 … 山田さん田中さん鈴木さん・attributes(属性) Has Edge 東さん Resourceの所有関係を表す 12

13. 数理解析手法の実ビジネスへの適用：活動例一品一様の業務プロセスの動的なプロセス制御数理体系を構築全体生産リードタイム中央値を 1/2.7に短縮設計開始～頭だし出荷リードタイム設計開始～頭だし出荷CT対週集計開始日時の箱ひげ図体系適用 500 適用後設計開始～頭だし出荷CT 400 360.4h(15.0日) 1/2.7 300 200 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 141.6h(5.9日) 0 0 0 9: 0 9 :0 9 :0 9 :0 9: 0 9 :0 9 :0 9 :0 9: 0 9 :0 9 :0 9 :0 9: 0 9 :0 0 7 4 1 8 5 1 8 5 2 9 6 3 0 /2 /2 /0 /1 /1 /2 /0 /0 /1 /2 /2 /0 /1 /2 09 09 10 10 10 10 11 11 11 11 11 12 12 12 4/ 4/ 4/ 4/ 4/ 4/ 4/ 4/ 4/ 4/ 4/ 4/ 4/ 4/ 2 00 2 00 2 00 2 00 2 00 2 00 2 00 2 00 2 00 2 00 2 00 2 00 2 00 2 00 週集計開始日時 13

14. 数理解析手法の実ビジネスへの適用：活動例ビジネスとともに学術分野でも貢献変動性から生じる動的な課題・リソースの競合・滞留・納期遅延 … 一品一様な業務プロセスを含む統計解析・制御数理モデル・統計的な有効変数算出・統計数理モデル化－優先順位制御－実行タイミング制御－統計フィードバック－適正リソース量算出・予測数理体系論文（体系の一部） M.Nakao, N. Kobayashi, K.Hamada, T.Totsuka, S.Yamada, “Decoupling Executions in Navigating Manufacturing Processes for Shortening Lead Time and Its Implementation to an Unmanned Machine Shop”, CIRP Annals - Manufacturing Technology Volume 56, Issue 1, Pages 171-174 (2007) 14

15. 参加者自己紹介Ｔｉｍｅ（1分以内ずつ：計３０分程度） 15

17. Mahoutとは Open Sourceでスケーラブルな機械学習・データマイニングのライブラリ・Apache プロジェクト・機械学習・データマイニングのライブラリ・Java オープンソース・Hadoop（大規模分散処理基盤）上で動作（Hadoop：象, Mahout: 象使い） http://mahout.apache.org 17

22. Mahoutとは Open Sourceでスケーラブルな機械学習・データマイニングのライブラリ・Apache プロジェクト・機械学習・データマイニングのライブラリ・Java オープンソース・Hadoop（大規模分散処理基盤）上で動作・Hadoop：象, Mahout: 象使い http://mahout.apache.org 22

23. Mahoutとは Open Sourceでスケーラブルな機械学習・データマイニングのライブラリ・Apache プロジェクト・機械学習・データマイニングのライブラリ・Java オープンソース・Hadoop（大規模分散処理基盤）上で動作・Hadoop：象, Mahout: 象使い http://mahout.apache.org 23

24. Mahoutとは Open Sourceでスケーラブルな機械学習・データマイニングのライブラリ Applications Examples Freq. Genetic Pattern Classification Clustering Recommenders Mining Math Utilities Collections Apache Vectors/Matrices/ Lucene/Vectorizer (primitives) Hadoop SVD http://cwiki.apache.org/confluence/display/MAHOUT/Algorithms http://www.slideshare.net/gsingers/intro-to-apache-mahout 24

26. Clusteringとはデータを類似度に従いグループに分けること 26

27. Clusteringとはデータを類似度に従いグループに分けることクラスタリングA 27

28. Clusteringとはデータを類似度に従いグループに分けることクラスタリングA クラスタリングB 28

29. Clusteringとはデータを類似度に従いグループに分けることクラスタリングA クラスタリングB 29

30. 活用例：マーケティングリサーチマーケティングリサーチデータ好きなお酒に関するアンケート消費者クラスタ Clustering ユーザーベクトル商品・メディア評価 Aさん Bさん Cさんチューハイ氷結 5 5 1 カロリ 4 5 1 196℃ 4 1 1 … カクテルパートナー 4 4 2 Slat 1 1 1 ほろよい 1 2 2 ウメッシュ 1 1 3 … 1 1 1 テレビ 1 1 5 参考： @bob3bob3 さん：ネット 5 1 1 「市場細分化とクラスター分析」（第３回データマイニング＋WEB勉強会＠東京） http://www.slideshare.net/bob3/cfakepathtokyo-webmining3-201004 … … … …

31. 活用例：マーケティングリサーチマーケティングリサーチ消費者のニーズを知り、ターゲティング・チャネル選定に活かすデータ好きなお酒に関するアンケート消費者クラスタ・苦いもの・300円台甘いもの Clustering 100円台ユーザーベクトル商品・メディア評価 Aさん Bさん Cさん・甘いもの・低カロリチューハイ氷結 5 5 1 ・テレビカロリ 4 5 1 196℃ 4 1 1 … カクテルパートナー 4 4 2 ・甘いもの・塩味 Slat 1 1 1 ・低カロリ・炭酸・ネット・400円台ほろよい 1 2 2 自社ターゲットで新しいウメッシュ 1 1 3 到達できていないユーザーニーズの発見 … 1 1 1 ユーザー層の発見テレビ 1 1 5 参考： @bob3bob3 さん：ネット 5 1 1 「市場細分化とクラスター分析」（第３回データマイニング＋WEB勉強会＠東京） http://www.slideshare.net/bob3/cfakepathtokyo-webmining3-201004 … … … …

32. 活用例：健診データ健診データデータ健診データ受診者クラスタ Clustering ユーザーベクトル健康特徴 Aさん Bさん Cさん年齢 46 44 … BMI 25.6 20.1 血圧上 126 119 血圧下 77 70 中性脂肪 321 156 空腹時血糖値 95 98 LDL 130 123 GOT 23 27 GPT 41.5 38 参考：@dichika さん：「健診データへのクラスタリング適用例」（第３回データマイニング＋WEB勉強会＠東京） yGTP 51.5 79 http://www.slideshare.net/guestbe53f7/kenshin … … …

33. 活用例：健診データ健診データ病人の特徴を知り、病気の予防に活かすデータ健診データ受診者クラスタ Clustering メダボリックユーザーベクトルシンドローム健康特徴 Aさん Bさん Cさん年齢 46 44 … メタボリック BMI 25.6 20.1 シンドローム予備軍血圧上 126 119 ⇒減量指導する血圧下 77 70 中性脂肪 321 156 空腹時血糖値 95 98 LDL 130 123 GOT 23 27 GPT 41.5 38 参考：@dichika さん：「健診データへのクラスタリング適用例」（第３回データマイニング＋WEB勉強会＠東京） yGTP 51.5 79 http://www.slideshare.net/guestbe53f7/kenshin … … …

34. クラスタリング手法の種類手法と帰属度の分類軸がある分類種類内容手法階層的手法 ①各データそれぞれを一つのクラスタとする ②状態を初期状態とするクラスタの距離、類似度で２つのクラスタを逐次的に併合していく ③目的のクラスタ数まで併合が行われたときに処理を終了する非階層的手法 ①データの良さを表す評価関数を設定する（分割最適化） ②評価関数に対する最適解（最適分割）を探索する帰属度ハードクラスタリ各データは一つのクラスタのみに所属するングソフトクラスタリ各データが複数のクラスタリングに所属することを許すング（※最も帰属度が高いクラスタを抽出すると、ハードクラスタリングとなる） 34

37. クラスタリング手法の種類クラスタリング手法種類ハードソフト階層的・Group Average method ・Single Linkage Method ・Complete Linkage Method ・Ward Method ・Centroid Method ・Median Method 非階層的・k-means ・Fuzzy k-means ・Canopy ・Gaussian Discriminative Analysis ・Mean-Shift ・Dirichlet Processing ・Spectral Clustering 37

41. クラスタリング手法の種類 Mahout Clustering 実装種類ハードソフト階層的・Group Average method ・Single Linkage Method ・Complete Linkage Method ・Ward Method ・Centroid Method ・Median Method 非階層的・k-means ・Fuzzy k-means ・Canopy ・Gaussian Discriminative Analysis ・Mean-Shift ・Dirichlet Processing ・Spectral Clustering 41

43. Mahout Clustering Mahout Clustering 種類ハードソフト階層的・Group Average method ・Single Linkage Method ・Complete Linkage Method ・Ward Method ・Centroid Method ・Median Method 非階層的・k-means ・Fuzzy k-means ・Canopy ・Gaussian Discriminative Analysis ・Mean-Shift ・Dirichlet Processing ・Spectral Clustering 43

44. Mahout Clustering Mahout Clustering クラスタリング手法特徴 k-means Clustering クラスタをクラスタ数個の代表値で特徴づけクラスタリング：非階層的手法で最も代表的な手法。現実のクラスタリングでも使われることが多く、実用的な手法。 Fuzzy k-means K-meansで各要素が複数クラスタに帰属する形に拡張：距離に帰属度を掛け合わせクラスタ評価。 Gaussian Discriminative Analysis, 確率モデルでのクラスタリング： Dirichlet Processing Clustering 観測データが異なる確率分布(ガウス分布/ディリクレ分布)の混合分布であると仮定。個体が属するクラスを隠れ変数を推定する。データの発生メカニズムが確率モデルでうまくモデル化できるとき、強力な手法。 Canopy 指定距離の範囲[D1, D2]内のデータ点セットを抽出する：K-meansの初期重心算出で用いられる。 Mean Shift 密度増加が最大半径で各クラスタ算出：指定距離範囲でクラスタリング半径を順次増やしていく。 Spectral Clustering (Eigencut) 類似度グラフの分割によるクラスタリング 44

45. Mahout Clustering Mahout Clustering クラスタリング手法特徴 k-means Clustering クラスタをクラスタ数個の代表値で特徴づけクラスタリング：非階層的手法で最も代表的な手法。現実のクラスタリングでも使われることが多く、実用的な手法。 Fuzzy k-means K-meansで各要素が複数クラスタに帰属する形に拡張：距離に帰属度を掛け合わせクラスタ評価。 Gaussian Discriminative Analysis, 確率モデルでのクラスタリング： Dirichlet Processing Clustering 観測データが異なる確率分布(ガウス分布/ディリクレ分布)の混合分布であると仮定。個体が属するクラスを隠れ変数を推定する。データの発生メカニズムが確率モデルでうまくモデル化できるとき、強力な手法。 Canopy 指定距離の範囲[D1, D2]内のデータ点セットを抽出する：K-meansの初期重心算出で用いられる。 Mean Shift 密度増加が最大半径で各クラスタ算出：指定距離範囲でクラスタリング半径を順次増やしていく。 Spectral Clustering (Eigencut) 類似度グラフの分割によるクラスタリング 45

47. k-means アルゴリズム

48. k-means：最も単純なアルゴリズム (E.W. Forgy 1965) ①データセットの中からK個のクラスタの代表点 c1,c2,…,cKをランダムに選ぶ例）データ数 N=5,クラスタ数 K=2 3 4 c2 × c1 2 5 1× 48

49. k-means：最も単純なアルゴリズム (E.W. Forgy 1965) ①データセットの中からK個のクラスタの代表点 c1,c2,…,cKをランダムに選ぶ ②各データ x に対し、 ciとの距離を測り最も距離の短い ci に対するに対するクラスタを xのクラスタに設定する評価関数（最小化問題）例）データ数 N=5,クラスタ数 K=2 3 3 3 4 4 c2 4 c2 c2 × c1 × c1 × c1 × 2 5 2 5 2 5 1× 1× 1 49

50. k-means：最も単純なアルゴリズム (E.W. Forgy 1965) ①データセットの中からK個のクラスタの代表点 c1,c2,…,cKをランダムに選ぶ ②各データ x に対し、 ciとの距離を測り ③各クラスタの平均値（重心）を最も距離の短い ci に対するに対するクラスタの代表点とする。クラスタを xのクラスタに設定する (K個の平均値がクラスタを代表) ※各データ x のクラスタが変化しなくなるまで繰り返す評価関数（最小化問題）例）データ数 N=5,クラスタ数 K=2 3 3 3 3 4 4 c2 4 c2 4 c2 c2 × × c1 c1 × c1 × c1 × × 2 5 2 5 2 5 2 5 1× 1× 1 1 50

51. Mahout K-means の実行手順 K-meansジョブのデータのVectorクラスのリスト作成実行ファイル書き出し出力結果の読み込み初期のクラスタ重心のリスト作成ファイル書き出し 51

52. Mahout K-means の実行手順実際の実装法を見ていきましょう（ソースコード抜粋） ■全ソースコードは以下の場所に公開しています [mahout] Mahout Programming : K-Means Clustering http://d.hatena.ne.jp/hamadakoichi/20100718/p1 ■Mahout導入手順 [mahout] Mahout 導入手順 http://d.hatena.ne.jp/hamadakoichi/20100703/p2 52

53. Mahout K-means の実行手順データ表現： org.apache.mahout.math Interface 内容 Vector データ点表現のインターフェース Class 内容 DenseVector Vector のdoubleの配列での実装 K-means実行： org.apache.mahout.clustering.kmeans.KMeansDriver Class 内容 Cluster クラスタを表現 KMeansDriver K-meansジョブを実行する距離算出法指定： org.apache.mahout.common.distance Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ内容 DistanceMeasure ２点間の距離算出法のインターフェース Class 内容 CosineDistanceMeasure コサイン距離での実装 EuclideanDistanceMeasure ユークリッド距離での実装 … 他距離 (Manhattan, SquareEuclidean, ..etc) 53

56. Mahout K-means の実行手順１．入力データから Vectorクラスのリストを作成ファイル書き出しデータ点のVectorクラスのリスト作成サンプルデータ iris(アヤメ)データ：よい性質を持ちよく使用される (R環境で標準提供されている) 花葉花びら Iris Sanguinea 56

57. Mahout K-means の実行手順１．入力データから Vectorクラスのリストを作成ファイル書き出しデータ点のVectorクラスのリスト作成ファイル書き出し 57

59. Mahout K-means の実行手順２．初期クラスタの作成ファイル書き出し初期クラスタのClusterクラス作成(Vectorデータ点を指定) ファイル書き出し 59

61. Mahout K-means の実行手順３．K-meansの実行 K-meansのパラメータを指定し実行する runJob(java.lang.String input, java.lang.String clustersIn, java.lang.String output, Java.lang.String measureClass, double convergenceDelta, int maxIterations, int numReduceTasks) input – 入力データのディレクトリパス名 clustersIn – 初期クラスタのディレクトリ名 output – 出力データのディレクトリパス名 measureClass – 距離クラス convergenceDelta - 収束閾値 maxIterations – 最大繰り返し数 numReduceTasks – reducer数 61

63. Mahout K-means の実行手順４．出力結果の読み込みクラスタリング結果(クラスタID)の読み込み結果形式 key Value データ点(Vector)のkey ClusterId 63

64. Mahout K-means の実行手順試しにクラスタリング結果（クラスタID）を見てみる結果の読み込み・コンソール出力結果 64

67. 参考資料：クラスター分析 http://www.slideshare.net/hamadakoichi/webr-r http://www.slideshare.net/hamadakoichi/r-3754836 http://www.slideshare.net/bob3/cfakepathtokyo-webmining3-201004 http://www.slideshare.net/guestbe53f7/kenshin

68. 参考資料：Mahout/Hadoop/Recommendation http://www.slideshare.net/karubi/web-mining-0620 http://www.slideshare.net/yanaoki/hadoop-4683332 http://www.slideshare.net/hamadakoichi/ss-4552939 http://www.slideshare.net/hamadakoichi/ss-4113135

69. 参考資料： ■ Apach Mahout http://mahout.apache.org http://cwiki.apache.org/MAHOUT http://cwiki.apache.org/confluence/display/MAHOUT/Algorithms http://www.slideshare.net/gsingers/intro-to-apache-mahout ■ Mahout In Action (Manning Early Access Edition) http://www.manning.com/owen/ 69

70. 参考資料：集合知イン・アクション集合知プログラミング 70

72. 最後に蓄積されたデータを有効活用してきたい 72

73. 最後に蓄積されたデータを有効活用してきたい Google Group： http://groups.google.com/group/webmining-tokyo 73

74. 最後にデータマイニング+WEB勉強会発表者を募集しています連絡 Google Group： http://groups.google.com/group/webmining-tokyo Twitter ： http://twitter.com/hamadakoichi 74

75. ご清聴ありがとうございました 75

77. 補足資料

78. 階層的手法：アルゴリズム ①各データが自身をクラスターと考えデータ数のクラスターを作る ②クラスタ間の距離を測りクラスタ間の距離行列を作成する ③最も距離の近いクラスタを併合する ④クラスタ間の距離行列を作成する ⑤最も短い距離のクラスタを併合する ※ひとつのクラスタになるまで繰り返し 78

79. 階層的手法：手法とクラスタ間距離各手法のクラスタ間距離クラスタリング手法クラスタ間距離群平均法クラスタ間の全てのデータ組合せの距離の平均値 (Group Average method ) 単連結法クラスタ間の最小距離を与えるデータ対の距離 (Single Linkage Method ) 完全連結法クラスタの最大距離を与えるデータ対の距離 (Complete Linkage Method）ウォード法クラスタ内の平方和の増加分 (Ward Method) 重心法クラスタの重心間の距離の自乗 (Centroid Method) メディアン法重心法と同じ。クラスタ併合時に、新たな重心を元の (Median Method) 重心の中点にとる。 79

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