Mahout贝叶斯算法源码分析（9）

 Twenty Newsgroups Classification实例任务跑的是哪个算法？就是bayesian，也就是我们说的贝叶斯，首先不管你是否了解贝叶斯算法（说实话，我真的不知道这个算法的原理），如果你看了这篇博客，至少应该了解如何对数据 进行处理，然后就可以分类了，不管它是啥算法，好，来开始。

接上篇系列blog： Twenty Newsgroups Classification实例任务之TrainNaiveBayesJob(一) ，其实贝叶斯算法从上篇博客才开始算是开始，之前的都是文本处理的内容，不看也可以，作用不大（下篇博客就说针对一般的直接数值型输入文件如何应用贝叶斯算法）。

首先来分析下原始数据：原始数据有20个文件夹，每个文件夹里面有n个子文件，经过一系列的转换每个子文件被用一组单词和单词出现的次数（次数也是经过转换的，好像叫做tfdif之类的，具体没咋了解）来表示，所以可以看做如下的形式：

directory1:{

direcctory1_file1:[word_a:3.2,word_b:2.2...]

directory1_file2:[word_a:3.2,word_b:2.2...]

}

directory2:{

direcctory2_file1:[word_a:3.2,word_b:2.2...]

directory2_file2:[word_a:3.2,word_b:2.2...]

}

...

TrainNaiveByaesJob的第一个任务其实就是把20个文件中各自所有文件整合到如下的形式(所谓的整合就是把对应单词的出现次数全部相加)：

directory1:{

direcctory1_files:[word_a:6.4,word_b:4.4...]

}

directory2:{

direcctory2_files:[word_a:6.4,word_b:4.4...]

}

...

然后来分析index的问题，上次大概说了下意思，这里详细分析下：

TrainNaiveBayesJob里面的createLabelIndex方法里面的

SequenceFileDirIterable<Text, IntWritable> iterable =
              new SequenceFileDirIterable<Text, IntWritable>(getInputPath(), PathType.LIST, PathFilters.logsCRCFilter(), getConf());

代码好像只读了key的值，value的值它都没有管的，因为getInputPath()这个序列文件的key是Text的，但是value是VectorWritable的；姑且看做是没关的吧，然后读入每行输入到iterable中，然后看BayesUtils.writeLabelIndex：

Collection<String> seen = new HashSet<String>();
    int i = 0;
    try {
      for (Object label : labels) {
        String theLabel = ((Pair<?,?>) label).getFirst().toString().split("/")[1];
        if (!seen.contains(theLabel)) {
          writer.append(new Text(theLabel), new IntWritable(i++));
          seen.add(theLabel);
        }
      }
    } finally {
      Closeables.closeQuietly(writer);
    }

这里定义了一个set，也就是把所有行中唯一的key值，也就是标识写入文件，可以看到这里用了一个.split方法来获取标识，如果使用一般数字的输入文件那么就要改这里的代码了（具体下篇分析）。这块代码的意思就是标识和数字的映射而已。（index在第一个job前面，这里分析基本不分前后顺序了）

然后到第二个prepareJob。这个job主要看weightsMapper这个类文件，这里面定义了两个Vector，分别是：

private Vector weightsPerFeature;
  private Vector weightsPerLabel;

看这两个Vector是如何设置的：

weightsPerFeature.assign(instance, Functions.PLUS);
    weightsPerLabel.set(label, weightsPerLabel.get(label) + instance.zSum());

vectora.assign（vectorb,function.plus）的意思是啥？就是把vectora和vectorb相对应的值加起来，又这个是在map里面，所以等于是把全部的值都加起来了，对应于前面分析的数据形式，得到weightsPerFeature的值为：

directoryall:{

direcctoryall_files:[word_a:12.8,word_b:8.8...]

}

然后到了weightsPerLabel，首先要搞清楚instance.zSum()是干嘛的，这个是把所有instance的值全部加起来，好吧，那应该就可以猜到weightsPerLabel的值了，如下:

directory_1:{[word_all:10.8]}

directory_2:{[word_all:10.8]}

...

所以weightsPerFeature应该是一个一维的，size是单词个数的向量；weightsPerLabel是一个一维的，size是标识个数的向量；

cleanup输出这两个向量：

 ctx.write(new Text(TrainNaiveBayesJob.WEIGHTS_PER_FEATURE), new VectorWritable(weightsPerFeature));
      ctx.write(new Text(TrainNaiveBayesJob.WEIGHTS_PER_LABEL), new VectorWritable(weightsPerLabel));
   

对应参考最开始一篇博客相应的log信息可以看到这个job的输出是两条记录。

然后就到了第三个prepareJob了，什么？第三个？不是说有两个的么，的确是，看log信息的确是两个，但是源码里面有三个，这个是怎么回事？好吧，源码里面的job没有提交：

 /* TODO(robinanil): Enable this when thetanormalization works.
    succeeded = thetaSummer.waitForCompletion(true);
    if (!succeeded) {
      return -1;
    }*/

被注释掉了，说等到啥时候才开始起作用（应该是以后的版本了）；

然后就得到模型了，然后就完了。额 ，完了？

好吧，还没。继续看下面：

NaiveBayesModel naiveBayesModel = BayesUtils.readModelFromDir(getTempPath(), getConf());
    naiveBayesModel.validate();
    naiveBayesModel.serialize(getOutputPath(), getConf());

这里首先得到模型，然后检查下模型，然后把模型写入文件；

后面两个就不看了，主要看下模型是如何得到的：

public static NaiveBayesModel readModelFromDir(Path base, Configuration conf) {

    float alphaI = conf.getFloat(ThetaMapper.ALPHA_I, 1.0f);

    // read feature sums and label sums
    Vector scoresPerLabel = null;
    Vector scoresPerFeature = null;
    for (Pair<Text,VectorWritable> record : new SequenceFileDirIterable<Text, VectorWritable>(
        new Path(base, TrainNaiveBayesJob.WEIGHTS), PathType.LIST, PathFilters.partFilter(), conf)) {
      String key = record.getFirst().toString();
      VectorWritable value = record.getSecond();
      if (key.equals(TrainNaiveBayesJob.WEIGHTS_PER_FEATURE)) {
        scoresPerFeature = value.get();
      } else if (key.equals(TrainNaiveBayesJob.WEIGHTS_PER_LABEL)) {
        scoresPerLabel = value.get();
      }
    }

    Preconditions.checkNotNull(scoresPerFeature);
    Preconditions.checkNotNull(scoresPerLabel);

    Matrix scoresPerLabelAndFeature = new SparseMatrix(scoresPerLabel.size(), scoresPerFeature.size());
    for (Pair<IntWritable,VectorWritable> entry : new SequenceFileDirIterable<IntWritable,VectorWritable>(
        new Path(base, TrainNaiveBayesJob.SUMMED_OBSERVATIONS), PathType.LIST, PathFilters.partFilter(), conf)) {
      scoresPerLabelAndFeature.assignRow(entry.getFirst().get(), entry.getSecond().get());
    }

    Vector perlabelThetaNormalizer = scoresPerLabel.like();
    /* for (Pair<Text,VectorWritable> entry : new SequenceFileDirIterable<Text,VectorWritable>(
        new Path(base, TrainNaiveBayesJob.THETAS), PathType.LIST, PathFilters.partFilter(), conf)) {
      if (entry.getFirst().toString().equals(TrainNaiveBayesJob.LABEL_THETA_NORMALIZER)) {
        perlabelThetaNormalizer = entry.getSecond().get();
      }
    } 

    Preconditions.checkNotNull(perlabelThetaNormalizer);
    */
    return new NaiveBayesModel(scoresPerLabelAndFeature, scoresPerFeature, scoresPerLabel, perlabelThetaNormalizer,
        alphaI);
  }

看readModelFromDir方法这里主要是把weightsPerLabel和weightsPerFeature全部读出来，同时把第一个job的输出用一个二维的向量表示：

即标识*单词个数这样维度的向量，使用scoresPerLabelAndFeature表示，然后就把这三个变量存入了model里面了（最后一行最后两个参数都是常量，可以不管）。

这样模型就建好了。这时就会产生疑问了？模型有了？如何用？

额，好吧，我直接说了：参考mahout bayesian 算法数据流 ，下载excel点击f2看里面的公式。这里简单的说明下：

（1）首先，原始数据是1到10行的一个向量集合，每个向量由a,b,c三个属性，最后面是它的标识，比如第10行（行号为10），属于第4类；所以标识有4个，属性（对应于前面的单词个数）有3个；

（2）计算weightsPerLabel(4*1向量),weightsPerFeature（1*3向量）分别由图中黄色格子标出，scoreFeatureAndLabel（4*3向量）由图中红色字体标出

（3）按照最上面的计算公式就可以计算出来第一行数据的label_1的参数值，然后计算label_2的参数值，一直到label_4的参数值，然后求出这些参数值的最大值所在的label就是这行数据应该被分入的标识了。

看到上面的10行数据有3行是被分错了。

这个，好吧，基本就是mahout中bayesian算法的实现了，不过说实话，贝叶斯算法就是这样的？

下篇，针对这样的数据应用贝叶斯算法：

0.2	0.3	0.4	1
0.32	0.43	0.45	1
0.23	0.33	0.54	1
2.4	2.5	2.6	2
2.3	2.2	2.1	2
5.4	7.2	7.2	3
5.6	7	6	3
5.8	7.1	6.3	3
6	6	5.4	3
11	12	13	4

敬请期待。。。

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