现在需要做的就是，把这些文档进行聚类，看其和原始给定的类别的重合度有多少，这样也可以反过来验证我们聚类算法的正确度。
2.、解决思路：
2.1 文本预处理：
1. 由于文件的编码是GBK的，读取到Spark中全部是乱码，所以先使用Java把代码转为UTF8编码；
2. 由于文本存在多个文件中（大概2k多），使用Spark的wholeTextFile读取速度太慢，所以考虑把这些文件全部合并为一个文件，这时又结合1.的转变编码，所以在转变编码的时候就直接把所有的数据存入同一个文件中；
其存储的格式为： 每行： 文件名.txt 文件内容
如： 41.txt 【 日 期 】199601....
这样子的话，就可以通过.txt 来对每行文本进行分割，得到其文件名以及文件内容，这里每行其实就是一个文件了。
2.2 分词
分词直接采用HanLP的分词来做，HanLP这里选择两种：Standard和NLP(还有一种就是HighSpeed，但是这个木有用户自定义词典，所以前期考虑先用两种)，具体参考：
https://github.com/hankcs/HanLP ;
2.3 词转换为词向量
在Kmeans算法中，一个样本需要使用数值类型，所以需要把文本转为数值向量形式，这里在Spark中有两种方式。其一，是使用TF-IDF；其二，使用Word2Vec。这里暂时使用了TF-IDF算法来进行，这个算法需要提供一个numFeatures，这个值越大其效果也越好，但是相应的计算时间也越长，后面也可以通过实验验证。
2.4 使用每个文档的词向量进行聚类建模
在进行聚类建模的时候，需要提供一个初始的聚类个数，这里面设置为10，因为我们的数据是有10个分组的。但是在实际的情况下，一般这个值是需要通过实验来验证得到的。
2.5 对聚类后的结果进行评估
这里面采用的思路是：
1. 得到聚类模型后，对原始数据进行分类，得到原始文件名和预测的分类id的二元组(fileName,predictId)；
2. 针对（fileName，predictId），得到（fileNameFirstChar ,fileNameFirstChar.toInt - predictId）的值，这里需要注意的是fileNameFirstChar其实就是代表这个文件的原始所属类别了。
3. 这里有一个一般假设，就是使用kmeans模型预测得到的结果大多数是正确的，所以fileNameFirstChar.toInt-predictId得到的众数其实就是分类的正确的个数了（这里可能比较难以理解，后面会有个小李子来说明这个问题）；
4. 得到每个实际类别的预测的正确率后就可以去平均预测率了。
5. 改变numFeatuers的值，看下是否numFeatures设置的比较大，其正确率也会比较大？
3、具体步骤：
3.1 开发环境--Maven
首先第一步，当然是开发环境了，因为用到了Spark和HanLP，所以需要在pom.xml中加入这两个依赖：
1.
2.
3.com.hankcs
4.hanlp
5.${hanlp.version}
6.
7.
8.
9.org.apache.spark
10.spark-core_2.10
11.${spark.version}
12.
13.
14.org.apache.spark
15.spark-mllib_2.10
16.${spark.version}
17.
其版本为：
portable-1.3.4、
1.6.0-cdh5.7.3。
3.2 文件转为UTF-8编码及存储到一个文件
这部分内容可以直接参考：src/main/java/demo02_transform_encoding.TransformEncodingToOne 这里的实现，因为是Java基本的操作，这里就不加以分析了。
3.3 Scala调用HanLP进行中文分词
Scala调用HanLP进行分词和Java的是一样的，同时，因为这里有些词语格式不正常，所以把这些特殊的词语添加到自定义词典中，其示例如下：
1.import com.hankcs.hanlp.dictionary.CustomDictionary
2.import com.hankcs.hanlp.dictionary.stopword.CoreStopWordDictionary
3.import com.hankcs.hanlp.tokenizer.StandardTokenizer
4.import scala.collection.JavaConversions._
5./**
6.* Scala 分词测试
7.* Created by fansy on 2017/8/25.
8.*/
9.object SegmentDemo {
10.def main(args: Array[String]) {
11.val sentense = "41,【 日 期 】19960104 【 版 号 】1 【 标 题 】合巢芜高速公路巢芜段竣工 【 作 者 】彭建中 【 正 文 】 安徽合（肥）巢（湖）芜（湖）高速公路巢芜段日前竣工通车并投入营运。合巢芜 高速公路是国家规划的京福综合运输网的重要干线路段，是交通部确定１９９５年建成 的全国１０条重点公路之一。该条高速公路正线长８８公里。（彭建中）"
12.CustomDictionary.add("日 期")
13.CustomDictionary.add("版 号")
14.CustomDictionary.add("标 题")
15.CustomDictionary.add("作 者")
16.CustomDictionary.add("正 文")
17.val list = StandardTokenizer.segment(sentense)
18.CoreStopWordDictionary.apply(list)
19.println(list.map(x => x.word.replaceAll(" ","")).mkString(","))
20.}
21.}
运行完成后，即可得到分词的结果，如下：
考虑到使用方便，这里把分词封装成一个函数：
1./**
2.* String 分词
3.* @param sentense
4.* @return
5.*/
6.def transform(sentense:String):List[String] ={
7.val list = StandardTokenizer.segment(sentense)
8.CoreStopWordDictionary.apply(list)
9.list.map(x => x.word.replaceAll(" ","")).toList
10.}
11.}
输入即是一个中文的文本，输出就是分词的结果，同时去掉了一些常用的停用词。
3.4 求TF-IDF
在Spark里面求TF-IDF，可以直接调用Spark内置的算法模块即可，同时在Spark的该算法模块中还对求得的结果进行了维度变换（可以理解为特征选择或“降维”，当然这里的降维可能是提升维度）。代码如下：
1.val docs = sc.textFile(input_data).map{x => val t = x.split(".txt ");(t(0),transform(t(1)))}
2..toDF("fileName", "sentence_words")
3.
4.// 3. 求TF
5.println("calculating TF ...")
6.val hashingTF = new HashingTF()
7..setInputCol("sentence_words").setOutputCol("rawFeatures").setNumFeatures(numFeatures)
8.val featurizedData = hashingTF.transform(docs)
9.
10.// 4. 求IDF
11.println("calculating IDF ...")
12.val idf = new IDF().setInputCol("rawFeatures").setOutputCol("features")
13.val idfModel = idf.fit(featurizedData)
14.val rescaledData = idfModel.transform(featurizedData).cache()
变量docs是一个DataFrame[fileName, sentence_words] ,经过HashingTF后，变成了变量 featurizedData ,同样是一个DataFrame[fileName,sentence_words, rawFeatures]。这里通过setInputCol以及SetOutputCol可以设置输入以及输出列名（列名是针对DataFrame来说的，不知道的可以看下DataFrame的API）。
接着，经过IDF模型，得到变量 rescaledData ，其DataFrame[fileName,sentence_words, rawFeatures, features] 。
执行结果为：
3.5 建立KMeans模型
直接参考官网给定例子即可：
1.println("creating kmeans model ...")
2.val kmeans = new KMeans().setK(k).setSeed(1L)
3.val model = kmeans.fit(rescaledData)
4.// Evaluate clustering by computing Within Set Sum of Squared Errors.
5.println("calculating wssse ...")
6.val WSSSE = model.computeCost(rescaledData)
7.println(s"Within Set Sum of Squared Errors = $WSSSE")
这里有计算cost值的，但是这个值评估不是很准确，比如我numFeature设置为2000的话，那么这个值就很大，但是其实其正确率会比较大的。
3.6 模型评估
这里的模型评估直接使用一个小李子来说明：比如，现在有这样的数据：
其中，1开头，2开头和4开头的属于同一类文档，后面的0,3,2,1等，代表这个文档被模型分类的结果，那么可以很容易的看出针对1开头的文档，
其分类正确的有4个，其中("123.txt",3)以及（“126.txt”,1）是分类错误的结果，这是因为，在这个类别中预测的结果中0是最多的，所以0是和1开头的文档对应起来的，这也就是前面的假设。
1. 把同一类文档分到同一个partition中；
1.val data = sc.parallelize(t)
2.val file_index = data.map(_._1.charAt(0)).distinct.zipWithIndex().collect().toMap
3.println(file_index)
4.val partitionData = data.partitionBy(MyPartitioner(file_index))
这里的file_index，是对不同类的文档进行编号，这个编号就对应每个partition，看MyPartitioner的实现：
1.case class MyPartitioner(file_index:Map[Char,Long]) extends Partitioner
2.override def getPartition(key: Any): Int = key match {
3.case _ => file_index.getOrElse(key.toString.charAt(0),0L).toInt
4.}
5..override def numPartitions: Int = file_index.size
6.}
2. 针对每个partition进行整合操作：
在整合每个partition之前，我们先看下我们自定义的MyPartitioner是否在正常工作，可以打印下结果：
1.val tt = partitionData.mapPartitionsWithIndex((index: Int, it: Iterator[(String,Int)]) => it.toList.map(x => (index,x)).toIterator)
2.tt.collect().foreach(println(_))
运行如下：
其中第一列代表每个partition的id，第二列是数据，发现其数据确实是按照预期进行处理的；接着可以针对每个partition进行数据整合：
1.// firstCharInFileName , firstCharInFileName - predictType
2.val combined = partitionData.map(x =>( (x._1.charAt(0), Integer.parseInt(x._1.charAt(0)+"") - x._2),1) )
3..mapPartitions{f => var aMap = Map[(Char,Int),Int]();
4.for(t <- f){
5.if (aMap.contains(t._1)){
6.aMap = aMap.updated(t._1,aMap.getOrElse(t._1,0)+1)
7.}else{
8.aMap = aMap + t
9.}
10.}
11.val aList = aMap.toList
12.val total= aList.map(_._2).sum
13.val total_right = aList.map(_._2).max
14.List((aList.head._1._1,total,total_right)).toIterator
15.// aMap.toIterator //打印各个partition的总结
16. }
在整合之前先执行一个map操作，把数据变成（(fileNameFirstChar, fileNameFirstChar.toInt - predictId), 1），其中fileNameFirstChar代表文件的第一个字符，其实也就是文件的所属实际类别，后面的fileNameFirstChar.toInt-predictId 其实就是判断预测的结果是否对了，这个值的众数就是预测对的；最后一个值代码前面的这个键值对出现的次数，其实就是统计属于某个类别的实际文件个数以及预测对的文件个数，分别对应上面的total和total_right变量；输出结果为：
(4,6,3)
(1,6,4)
(2,6,4)
发现其打印的结果是正确的，第一列代表文件名开头，第二个代表属于这个文件的个数，第三列代表预测正确的个数
这里需要注意的是，这里因为文本的实际类别和文件名是一致的，所以才可以这样处理，如果实际数据的话，那么mapPartitions函数需要更改。
3. 针对数据结果进行统计：
最后只需要进行简单的计算即可：
1.for(re <- result ){
2.println("文档"+re._1+"开头的 文档总数："+ re._2+",分类正确的有："+re._3+",分类正确率是："+(re._3*100.0/re._2)+"%")
3.}
4.val averageRate = result.map(_._3).sum *100.0 / result.map(_._2).sum
5.println("平均正确率为："+averageRate+"%")
输出结果为：
4. 实验
设置不同的numFeature，比如使用200和2000，其对比结果为：
所以设置numFeatures值越大，其准确率也越高，不过计算也比较复杂。
5. 总结
1. HanLP的使用相对比较简单，这里只使用了分词及停用词，感谢开源；
2. Spark里面的TF-IDF以及Word2Vector使用比较简单，不过使用这个需要先分词；
3. 这里是在IDEA里面运行的，如果使用Spark-submit的提交方式，那么需要把hanpl的jar包加入，这个有待验证
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