Mahout随机森林算法--分类无标签数据

开发环境：Intellij IDEA14 、Maven3.2、JDK1.7、Hadoop2.6 、mahout0.10
源码下载及运行参考：https://github.com/fansy1990/randomforest_classify
设计思路：
Mahout 随机森林算法（Random Forest）利用建立好的模型（BuildForest的输出结果）以及描述文件（Describe的输出结果），来对没有标签的数据进行分类。受TestForest中的CMapper的启发，其主要代码如下：

[mw_shl_code=bash,true]String line = value.toString();
      if (!line.isEmpty()) {
        Instance instance = converter.convert(line);
        double prediction = forest.classify(dataset, rng, instance);
        lkey.set(dataset.getLabel(instance));
        lvalue.set(Double.toString(prediction));
        context.write(lkey, lvalue);
      }[/mw_shl_code]

可以看到一行数据value，被赋值到line，然后通过line转换为Instance，之后就可以直接使用forest.classify函数来得到实际的类别了。当然，这里classify函数得到的是实际类别的下标，还需要进行一步转换，转换过程使用dataset.getLabelString(prediction)即可，这样就可以还原原始的类别了。
这里还有一个问题，TestForest里面的line里面是包含Label的，如果我们传入的line不包含label，那么通过converter.conver进行转换为Instance，肯定是有问题的，那怎么办呢？

这个问题可以通过自定义Converter来解决，具体如下：


[mw_shl_code=java,true]package util;

import com.google.common.base.Preconditions;
import org.apache.commons.lang3.ArrayUtils;
import org.apache.mahout.classifier.df.data.Dataset;
import org.apache.mahout.classifier.df.data.Instance;
import org.apache.mahout.math.DenseVector;

/**
* Created by Fansy on 2015/11/2.
*/
public class DataConverter {

//    private static final Pattern COMMA_SPACE = Pattern.compile("[, ]");

    private String splitter;
    private final Dataset dataset;
    public DataConverter(Dataset dataset,String splitter) {
        this.dataset = dataset;
        this.splitter=splitter;
    }
    public Instance convert(String string) {
        // all attributes (categorical, numerical, label), ignored
        // get rid of label ,the data only contains (categorical, numerical),ignored
        int nball = dataset.nbAttributes() + dataset.getIgnored().length-1;
// 把label列添加到vector中，方便直接调用forest的classify函数
        String[] tokens = string.split(splitter);
        Preconditions.checkArgument(tokens.length == nball,
                "Wrong number of attributes in the string: " + tokens.length + ". Must be " + nball);
        int nbattrs = dataset.nbAttributes();
        DenseVector vector = new DenseVector(nbattrs);
        int aId = 0;
        for (int attr = 0; attr < nball;) {
            if(dataset.getLabelId()==attr){//  label 列所在下标
                vector.set(aId++,0);// 对于label列直接赋值0
            }
            if (!ArrayUtils.contains(dataset.getIgnored(), attr)) {
                String token = tokens[attr].trim();

                if ("?".equals(token)) {
                    // missing value
                    return null;
                }
                if (dataset.isNumerical(aId)) {
                    vector.set(aId++, Double.parseDouble(token));
                } else { // CATEGORICAL
                    vector.set(aId, dataset.valueOf(aId, token));
                    aId++;
                }
                attr++;
            }
        }
        return new Instance(vector);
    }
}
[/mw_shl_code]

这里在计算nball时，使用-1，即去掉Label这一个属性，这样我们的数据就可以通过Preconditions.checkArgument的验证了。
接着，在对line进行解析的过程中，要判断当前的id是否是Label（由于Label是在Describe的阶段指定的，所以这里还需要通过dataset.getLabelId来确定），如果是的话，那么就把vector的当前值赋值为0（当然这里赋值为任何的数值型都是可以的）。这样，等于是我们把传入的无label的数据人为的加入了一个任意指定的label，这样做的必要性是为了调用forest的classify函数。



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