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1、KMeans算法的MapReduce实现

在本文中我使用KMeans算法实现搜狗搜索数据集上的MapReduce程序。K-Means算法输入聚类个数k，以及源数据，并将源数据分为k类输出。在分类后的数据中，同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。众所周知，KMeans算法在初始中心点选取及聚类个数方面存在一定不足，在本文中我将在实现算法之余对于这两点尝试做出一些改进。此外，想要顺利的实现算法清晰的思路必不可少，在程序实现方面，我将按照制定距离衡量标准、生成初始聚类中心、迭代聚类中心、数据分类、衡量分类效果的步骤进行，最后还将对使用不同个数聚类中心，程序所展示出的效果进行分析。

一、制定距离衡量标准

搜狗数据集每行一条记录，每条记录由六个属性构成：时间、用户ID、搜索关键字、Order、Rank和URL。因为数据集没有分类标志，所以不能使用有监督算法对其进行分类，只能使用无监督算法。在六个属性中，用户ID是一串浏览器生成的字符，并不能衡量两个ID之间的距离，所以这里我们不将其考虑到算法中；URL的命名规则很随意，也很难衡量两个URL之间的距离，则算法中也不考虑URL属性。除此之外，我们将在算法中，依据时间、搜索关键字、Order、Rank对数据之间的距离进行衡量，并分类。

时间、搜索关键字、Order、Rank这四个属性拥有不同的特征，其中时间、Order、Rank是整数，可以执行数字运算；而搜索关键字是字符串无法执行数字运算，从而这两类属性需要使用不同的方法衡量距离。这里我们使用曼哈顿距离衡量时间、Order、Rank之间的距离，使用莱文斯坦距离衡量搜索关键字之间的距离：

1.1曼哈顿距离衡量时间、Order、Rank之间的距离。

在数据集中，时间是连续变化的其范围是：2011年12月30日至2011年12月31日，数据格式为“20111230000005”，其中第7，8位数字表示小时，为了不使计算过于麻烦，我们以小时（即时间属性字符串的7和8位数字）作为该条数据时间属性的值，每天有24个小时，这里我们对其进行归一化，设at为记录A的时间属性值，bt为记录B的时间属性值，则记录A与记录B之间时间属性的距离如公式（1）所示：

Dt=abs（at-bt）/24 公式（1）

Order是该条记录在网页展示时的排序，这是较为重要的一个属性。在数据集中Order值的范围在1~40之间，设ao为记录A的Order数值，bo为记录B的Order数值，则记录A与记录B之间的Order属性的的距离如公式（2）所示：

Do=abs（ao-bo） 公式（2）

Rank记录用户点击的次序，也是一个很重要的属性。这里设ar为记录A的Rank值，br为记录B的Rank至，则记录A与记录B之间的Order属性的距离如公式（3）所示：

Dr=abs（ar-br） 公式（3）

1.2莱文斯坦距离衡量关键字之间的距离。

本数据集中的记录中的搜索关键字属性是用户在使用搜狗浏览器输入的搜索内容，因其是文本，不能使用简单的算术运算衡量其距离，所以这里选择编辑距离——莱文斯坦距离衡量两个关键字之间的距离。在信息论和计算机科学中，莱文斯坦距离是一种两个字符串序列的距离度量。形式化地说，两个单词的莱文斯坦距离是一个单词变成另一个单词要求的最少单个字符编辑数量（如：删除、插入和替换）。莱文斯坦距离也被称做编辑距离，尽管它只是编辑距离的一种，与成对字符串比对紧密相关。其定义为，两个字符串a，b的莱文斯坦距离记为

，其计算公式为公式（11）：

公式（11）

这里，

Â

和Â

Â

分别表示字符串a和b的长度，Â

Â

是当Â

Â

时值为1，否则值为0çš„ç¤ºæ€§å‡½æ•°ã€‚è¿™æ ·ï¼Œ

是 a的前 i个字符和b的前 j 个字符之间的距离。

这里我们采用向量存储的方式实现莱文斯坦距离的计算，使用函levenshteinTwoRows(String string1, int s_len, String string2, int t_len) 来实现，该函数的执行过程如流程图1所示，具体实现代码见代码（1）。设ak为记录A的关键字，设bk为记录B的关键字，则记录A与记录B之间的Keyword属性的距离如公式（4）所示：

Dk=levenshteinTwoRows（ak,len(ak),bk,len(bk)） 公式（4）

1.3三种距离的计算。

综上所述，数据集中任意两条记录：记录A与记录B之间的距离可以使用公式（5）来计算。结合程序需求，我们需要计算三种情况的距离：1两个记录之间的距离；2一条记录与类簇中心点集合的距离；3新类簇中心点集合与旧类簇中心点之间的距离。

D=Dt+Do+Dr+Dk 公式（5）

1.3.1两个记录之间的距离。

该功能使用函数caculateDistance0（List<Object> A，List<Object> B）实现，其实现逻辑为：程序使用公式（5）计算两个参数的距离，并返回该距离。函数的实现代码见附录Help类，函数的测试函数为caculateDistance0Test()，代码内容见附录HelpTest类。

1.3.2一条记录与类簇中心点集合的距离。

该功能使用函数caculateDistance1（List<Object> A，List< List<Object>> B）实现，其实现逻辑为：程序依次读取B中的元素，并使用公式（5）计算该元素与A的距离，记录每次的距离，最终返回最小距离所对应的元素。函数的实现代码见附录Help类，函数的测试函数为caculateDistance1Test()，代码内容见附录HelpTest类。

1.3.3新类簇中心点集合与旧类簇中心点之间的距离。

该功能使用函数caculateDistance2（List< List<Object>> A，List< List<Object>> B），其实现逻辑为:程序依次读取A的第K个元素与B的第K个元素（其中K∈（0，len（A））），并使用公式（5）计算距离，将每次得到的距离累加得到D，返回D/len(A)。

二、设计定制的Writeable集合与实现功能函数

2.1定制的Writable集合：dataCell类

Hadoop有一套非常有用的Writable实现可以满足大部分需求，但是在本文的情况下，我们需要设计构造一个新的实现，从而完全控制二进制的表示和排序顺序，这将有助于后续的MapReduce算法实现。

我们使用类dataCell实现对于一条记录的存储与表示。每条记录有六个字段，则dataCell需为这六个字段创建对应的属性，分别是： String time;String uid;String keyword;int rank;int order;String url。此外，我们为其这些属性提供getter和setter方法。为了让dataCell类能够用于MapReduce过程的数据传输中，我们需要让dataCell类可序列化、可比较大小，这里我们通过让类dataCell实现接口WritableComparable<dataCell>实现这些功能。dataCell的代码实现见附录dataCell类。

2.1.1构造函数：dataCell()、dataCell(String time, String uid, String keyword, int rank, int order, String url)。

在dataCell类中我们提供两个构造函数，其中无参构造函数用于反序列化时的反射；拥有六个参数的构造函数用于实例化一个dataCell对象，函数体内六个形参依次对类的六个属性赋值。

2.1.2序列化与反序列化：write(DataOutput out)、readFields(DataInput in)。

本类中序列化与反序列化的功能通过实现函数write与readFields实现。write函数实现序列化，本函数将六个属性依次写入输出流out，这里要注意的是写出String类型的属性时需要使用写出UTF的形式。readFields函数实现反序列化，该函数对应于write写出属性的格式与顺序将属性从输入流in中读取出来。

2.1.3比较大小：compareTo(dataCell o)

MapReduce的suffer过程中需要将输出的键值对进行排序，所以dataCell有必要实现比较大小的功能。这里我们将参数列表传入的参数o与类属性通过上文所提到函数caculateDistance0进行比较（注：这里不取绝对值），若结果大于0，返回1；结果小于0，返回-1。

2.2功能函数。

为了让MapReduce程序结构更清晰，让程序的可用性更高，这里我们将一些复杂的逻辑函提取出来放到Help类中，具体实现代码见附录Help类，对应测试代码见附录HelpTest类。

2.2.1从一组元素中计算一个类簇中心：caculateCenter(List<List<Object>> A)

本函数适用于迭代类簇的Reduce程序中。函数接收一组记录，首先遍历记录计算出这组记录的平均值，然后再次遍历记录从记录中找到与平均值距离最近的那条记录，作为新的类簇中心返回。这里要注意的是：不能直接返回这组记录的平均值作为新的类簇中心，否则会造成类簇中心集合元素缺失的问题。

2.2.2从文件中获取所有类簇中心集合：getCenters(String inputpath)

该函数的主要逻辑为从参数列表中获的类簇中心集合的路径，然后通过HDFS的API接口逐行读取类簇中心文件，并将每行数据封装成为一个List<Object>，最后返回类簇中心列表List< List<Object>>。

2.2.3从Hdfs获取程序迭代类簇中心结果及分类结果到本地：getCenterResult( String localPath)、getClassfiyResult( String localPath)

MapReduce程序执行完毕后会在输出目录下产生运行结果，getCenterResult与getClassfiyResult分别将类簇中心结果与分类结果拷贝到本地。这两个函数逻辑大致相同，使用HDFS的API接口从集群上取得对应的文件，然后将该文件放入参数localPath路径中。

2.2.4使用新类簇中心集合替换旧类簇中心集合：replaceOldCenter(String oldpath, String newpath)

由于HDFS的API中并没有提供集群中移动文件的方法，在这里我们通过首先将新类簇中心文件下载到本地文件，然后再旧类簇中心文件删除，最后再将本地文件上传到旧类簇中心文件中的方法实现该功能。参数oldpath为旧类簇中心文件的路径，newpath的新类簇中心文件的路径，该函数由isFinished函数调用。

2.2.5判断新旧两组类簇中心的距离是否已经达到迭代停止条件：isFinished(String oldpath, String newpath, int max)

该函数首先使用函数getCenters()分别从参数oldpath和参数newpath所对应的路径中获取旧类簇中心集合与新类簇中心集合，然后使用函数caculateDistance2()计算两组类簇的距离，如果距离小于max，则满足停止迭代条件，返回false；若距离大于max，则不满足迭代条件，使用函数replaceOldCenter将旧类簇中心文件替换为新类簇中心文件，返回true。使用流程图表示如图1所示

三、生成初始类簇中心点

初始聚类中心的选择对于KMeans算法来说十分重要，初始类簇中心的好坏直接影响到聚类的效果。这里我使用“选择批次距离尽可能远的K个点”的方法，具体操作步骤为，首先随机选择一个点作为作为初始类簇中心点，然后选择距离该店最远的那个点作为第二个初始聚类中心点，然后再选择距离前两个点的最近距离最大的点作为第三个初始类簇的中心点，以此类推，直至选择出K个初始类簇中心点。

基于以上思想，在程序中实现该算法时，可以按照图1中流程执行。该算法使用函数ProdeceCenter(String inputpath,int k,int initRank,int initOrder)实现，其中参数inputpath为源数据的路径，k为要生成的初始类簇集合元素的个数，initRank为随机生成的初始类簇中心。函数的实现代码见附录Help类。

四、第一次MapReduce：迭代聚类中心点

在KMean算法中，迭代聚类中心是使用初始类簇作为集合做初始分类，然后再每个分类中寻找中心点作为新的类簇中心点，如此迭代，直到迭代次数足够多或者新旧两组类簇的类簇距离足够小。下面，将按照MapReduce设计、Mapper实现、Reducer实现、JobDriver实现三部分进行阐述。

4.1MapReduce设计。

该部分的MapReduce读取源数据，读取初始类簇集合，产生聚类中心集合。Map部分逐行读入搜狗搜索数据，并找到类簇集合中距离该行数据最近的类簇，然后将最近的类簇的序号作为这一行数据的标签，最终将标签作为Key，改行数据作为Value作为数据写出；Reduce部分负责接收Map产生的数据，并在标签相同的数据中找到中心点，将中心点作为新的类簇输出；JobDriver部分负责一些配置工作，并负责计算新旧两组类簇集合的距离、统计迭代的次数，其中类簇集合的距离与迭代的次数均可以控制整个MapReduce过程的停止。其中，Map部分与Reduce部分的输入输出格式如表1所示。

表1 Map与Reduce的输入输出格式

4.2 Mapper实现。

本文中我们使用类KmeansMapperForCenter实现迭代聚类中心的Mapper，该类的实现代码见附录KmeansMapperForCenter类。该类继承Mapper<LongWritable,Text,IntWritable,Text>类，并实现了Mapper类的抽象方法map。在map函数中实现了Mapper部分的主要逻辑，其流程如图1所示。

4.3 Reducer实现。

本文中我们使用类KMeansReducerForCenter实现迭代聚类中心的Reducer，该类的实现代码见附录KMeansReducerForCenter类。该类继承Reducer<IntWritable, Text, NullWritable, Text>类，并实现了Reducer类的抽象方法reduce。在reduce函数中实现了Reducer部分的主要逻辑，其流程如图2所示。

图2 reduce函数流程图

4.4 JobDriver实现。

JobDriver部分驱动MapReduce的执行，这里我们在类KMeansDriver中的getCenter()函数中实现该功能。getCenter()需要为MapReduce流程设置六个变量:输入路径、输出路径、旧类簇中心文件、新类簇中心内文件、类簇个数、聚类停止条件，并且该函数还设置了Map过程使用类，Reduce过程使用类等。我们在这个函数中控制迭代类簇中心的迭代次数，该函数的流程如图1所示，实现代码见附录KMeansDriver类。

图2 getCenter()函数流程图

五、第二次MapReduce：数据分类

在KMeans算法中，数据分类一部分比较简单，该部分为每一个源数据中的元素在类簇中心集合中寻找一个距离最近的类簇中心，并将该元素标记为该类簇中心类即可。下面，将按照MapReduce设计、Mapper实现、Reducer实现、JobDriver实现三部分进行阐述。

5.1 MapReduce设计。

该部分的MapReduce读取源数据，读取初始类簇中心集合，给每个源数据中元素分类并输出。Map部分负责逐行读入搜狗搜索数据，并找到类簇中心集合中距离该行数据最近的类簇中心，然后将最近的类簇中心的序号作为这一行数据的标签，最终将标签作为Key，改行数据作为Value作为数据写出；Reduce部分负责将Map传输过来的数据逐行输出到结果集中；JobDriver部分负责程序的配置工作，以及提交任务。其中，Map部分与Reduce部分的输入输出格式如表2所示。

表2 Map与Reduce的输入输出格式

5.2 Mapper实现。

本文中我们使用类KMeansMapperForClassify实现迭代聚类中心的Mapper，该类的实现代码见附录KMeansMapperForClassify类。该类继承Mapper<LongWritable,Text,IntWritable,dataCell>类，并实现了Mapper类的抽象方法map。在map函数中实现了Mapper部分的主要逻辑，其流程如图1所示。

图1 map函数流程图

5.3 Recuce实现。

本文中我们使用类KMeansReducerForCenter实现迭代聚类中心的Reducer，该类的实现代码见附录KMeansReducerForCenter类。该类继承Reducer<IntWritable, Text, NullWritable, Text>类，并实现了Reducer类的抽象方法reduce。在reduce函数中实现了Reducer部分的主要逻辑，该部分比较简单，直接将迭代器中的dataCell对象写出到文件中即可。

5.4 JobDriver实现。

JobDriver部分驱动MapReduce的执行，这里我们在类KMeansDriver中的forClssify()函数中实现该功能。forClssify()需要为MapReduce流程设置四个变量:输入路径、输出路径、类簇中心文件、类簇个数，并且该函数还设置了Map过程使用类，Reduce过程使用类等。该函数过于简单，只是对Job做了一些简单的配置，在这里不予展示，实现代码见附录KMeansDriver类。

六、衡量分类效果

KMeans算法将数据分为几类，如何度量分类效果是值得考虑的问题。聚类的任务是将目标样本分为若干簇，并且保证每个簇之间样本尽可能接近，并且不同簇的样本距离尽可能远。基于此，聚类的效果好坏又分为两类指标衡量，一类是外部聚类效果，一类是内部聚类效果。这里我们仅使用内部聚类效果来衡量聚类的效果，且由于作业时间太紧，我们仅仅衡量聚类的紧凑度一项指标。

这里我们使用类簇中所有样本到类簇中心距离的累加和作为衡量紧凑度的标准，其中，数据集合相同的情况下，累加和越小，紧凑度越高；累加和越大，紧凑度越低。我们使用函数measureResult(String inputPath ,String centerPath,int k)衡量聚类效果，该函数有三个参数：inputPath为分类后结果数据集的路径，centerPath是迭代后类簇中心点的坐标，k是类簇的个数。程序调用getCenter()函数得到类簇中心点的集合，然后逐行读取inputPath中的数据并计算其与对应类簇中心的距离，并将距离累加，最终打印累加距离的值。该函数的实现代码见附录中Help类，其实现的流程如图1所示。

图1 measureResult函数流程图

七、运行与分析

由于电脑配置跟不上，而KMeans算法有需要较多的迭代次数，所以这里我仅使用了10000条数据运行程序。

7.1Â 一次完整的程序运行

在执行程序之前，首先要做一些配置：(1)创建迭代类簇中心点输出文件夹，创建分类结果输出文件夹；(2)将源数据提交到集群上；(3)将代码打包上传到Linux系统上。程序的运行步骤为：产生初始聚类中心、迭代聚类中心、数据分类、衡量分类效果。

7.1.1产生初始聚类中心。

我们首先产生20个不重复的类簇中心，以time=00，Rank=1，Order=1，key=“火影忍者”为随机初始类簇中心，运行函数Help.ProdeceCenter()，可以得到初始类簇中心，这里仅展示前10个，如表1所示。

表1 初始类簇中心

7.1.2迭代聚类中心。

根据上文产生的初始类簇中心，我们选取前六个初始类簇中心点迭代聚类中心。本此迭代共计六轮，最终迭代后的类簇中心如表2所示，程序运行截图如图1所示。

表2 迭代后的类簇中心

图1 程序运行截图

7.1.3数据分类。

根据以上迭代产生的类簇中心点集合，我们执行数据分类操作，运行函数forClssify()，可以对数据集进行分类，部分分类结果如表1所示。从表1中我们可以看到分类效果还是不错的。

表1 数据分类结果

7.1.4衡量分类效果。

经过以上三个步骤，我们已经基本完成了KMeans算法的基本过程，最后对算法的分类效果进行衡量。运行函数measureResult()可以得到类簇的累加距离，运行结果为10528。该数据需要有多组分类数据时进行比较才有意义，所以接下来我们寻找本数据集的最佳类簇个数。

7.2Â 寻找最佳类簇个数

我们使用产生聚类中心小节中产生的初始聚类中心，分别取前1个、前2个、前3个、前4个、前5个、前6个、前7个初始类簇中心对数据集进行聚类，并最终使用函数measureResult()计算累加距离，结果如表1所示。将表中数据用折线图表示如图1所示，从图中我们可以清楚看到，在类簇个数为3时，图中曲线出现了很大的转折：在类簇个数小于3时，每增加一个类簇，累加距离下降频度很大；在类簇个数大于3时，每增加一个类簇，累加距离下降频度较小。由此，当类簇个数为3时，既可以保证较好的分类效果，又可以避免分类过于细致的麻烦。

表1 1~7个类簇的分类效果

图1 1~7个类簇的分类效果

2、老公已经不爱你的表现：老公不爱你的表现很准

老公不爱你的表现很准

一、漠然。当你的男人变心后，他的第一特征绝对是漠然。对你漠然，对你的朋友漠然，对你身边的一切漠然。即便是你加班到很晚，他也不会打电话来问候一句，更别想奢望他到你公司楼下接你。总之，当你希望他能够关心你的时候，你会突然发现他消失不见。

二、装傻。其实，要做到漠然很容易，第一要诀就是要学会装傻。比如，他明明知道你下班后很累，他也会装作看不见；比如他明明清楚你的疑惑，也会装作一脸无辜。 都说男人是永远长不大的小男生，尤其是在装傻充愣这一方面，他们绝对有着天生的禀赋。

三、忙碌。你有没有发现，突然从某一天开始，你的男人开始异常的忙碌起来。今天不是需要加班，明天就是需要应酬，就连后天也被开会和学习充斥着。你发现曾经属于你们的时间被他的忙碌从日历里抹掉，他是不是真的忙不重要，重要的是他再也不会忙着围着你转。 四、嗜睡。你曾经非常心疼他，因为他的休息时间总是那么的少；但是你现在开始不明白，为什么他回到家里只喜欢上了睡觉？当你还在忙于家务时，他已经躺在了床上；当你想和他聊聊天时，他告诉你他想睡觉了。对于变心后的他来说，家里只是一个睡觉的地方而已。 五、沉默。有些男人天生不善于掩饰，当他的心不再属于你的时候，你们之间的任何话语对他来说都成为了多余。尤其是你的唠唠叨叨，更是让他觉得烦躁，便开始沉默不语。别怀疑了，当他对你的唠叨开始不耐烦时，当他开始对你沉默时，他的心已经不在你这里了。

六、忘记。当男人爱着你时，他的记忆力会非常的出色，他会记得你们之间的每一个小小的纪念日。可是，当你的男人变心之后，他的记忆力也会慢慢衰退。那些曾经铭记在他生命里的数字，从此开始慢慢消散。即便是他记得某些重要日子，他也会宁可选择忘记。

七、自私。爱是伟大的，爱是能够包容一切的，所以，当两个人之间有爱的存在，便有了一切幸福的可能。只是，当爱情消失时，当你的男人不再爱你时，所有的包容和宽恕便会消失得无影无踪。他会为了自己的利益而忘却你的权利，他会努力的去做一切事情，只为满足自己的自私。

八、愤怒。以前的他，肯定不容易动怒的，即便是你犯了一个不小的错误，他也会怜惜的摸着你的头叫一声小淘气。可是当他变心之后，你的任何一点点小纰漏，都会成为他勃然大怒的理由，哪怕是米饭煮得有一点点生硬。对于你来说，已经没有什么事情能够让他不生气了。

九、绝情。当男人变心已经到无药可救的时候，绝情便会成为他们唯一的表情，不然，你还以为他会留下些什么表情？其实，当男人绝情起来的时候，那种程度绝对不亚于李莫愁对世俗的仇恨。只不过，他绝情针对的对象不会是别人，而是只有你一个而已。

十、陌生。爱情消失之后，你们之间还会剩下些什么？除了陌生，还是陌生。别再指望你们之间还能够做朋友，男人一旦变心，便是没有理由的完全忘却你曾经的好，忘却你们曾经的幸福和微笑。想和他做回朋友？那是不可能的。对于他来说，你们只会成为陌生人。

老公不爱你的表现很准

一、老公不爱你的表现很准吗

男人如果不爱你就会变得斤斤计较，对你的事情漠不关心。两个人在一起的时候会越来越平淡，没有热情，这时候你会感觉男人好像变了一个人。可是面对种种的表现可以说明老公已经不爱你了。那么对于男人的这些表现来判断爱不爱你，会觉得会准确吗?其实男人如果出现这种情况，大部分是因为他对你没有感觉了，但是并不说明他不爱你。这个时候只要两个人多去理解对方，多制造一些相处的机会，说不定关系会重新缓和起来。

二、怎么判断老公爱不爱自己

1、看回家时的状态

一个男人如果回到家之后，就跟你亲热或者帮你做家务，说明他心里是有你的，一刻见不到你就会非常想念你。但是如果男人回来之后，只是自己玩手机，从来不会在乎你在干什么。对你说的话也会置之不理，这个时候说明他没有以前那么爱你了。

2、通过朋友圈看对你的关注度

现在人们都是有微信的，所以会是不是发一些动态，如果你发现男人的微信里从来没有你的影子，或者对你说的事情也没有任何反应的时候，说明他是没有关注你的，也就说明他的爱少了很多。

以上的分析是对老公不爱你的表现很准吗这个问题做出的结论，其实，不能因为一些日常的表现来推断男人爱不爱你。如果男人只是在某个时间段有这种行为，那么很可能是因为对方工作太累或者有压力出现的冷漠，并不是针对你。但是如果是长期发现男人对自己爱答不理，没有热情，尤其是对你没有性欲，没有夫妻生活的时候，这种情况就比较危险了，就说明男人已经不爱你了。

面对这种情况女人虽然有一些无法接受，但是还是可以挽回的。两个人走在一起不容易，所以该珍惜的时候还是要努力去珍惜。可以适当的给男人一些空间，多去关心他们，多制造一些浪漫的`相处氛围，如果男人在家中感受到了轻松和愉悦，那么也会对婚姻重新燃起热情。

老公不爱你的表现很准

1、对你总是沉默

爱一个人就是和TA说很多话，之前的他在外面遇到大小事情，回到家里都会第一时间和你分享，而现在他总是拿加班当借口回家很晚，就算回家也和你没什么话说，等你主动问他、关心他的时候，他会说“和你说了，你也不懂，你就别问了！”，是啊，他的世界你已经走不进去了，自然不懂。他的心事藏在自己心里，宁愿一直低头玩手机，也不愿意和你多说一句话。

2、总是和你冷战

之前的他，就算吵架也会立马向你低头认错，而现在不管吵的有多凶，他都不再关注你的情绪，你的快乐或伤心，他都不再关心，直接和你冷战，让你自己生闷气。

3、和你分的很清楚

之前，你的事就是他的事，不管你的事情是大事还是小事，他都会很上心，当你需要他的时候，他总是能及时的出现在你面前，帮你排忧解难；而现在他和你分得很清楚，每个月的工资也不再上交给你，因为他的心不再你身上了，他的手机和钱包也不再让你看，他还说那是他的私有物品。无论你在哪，和什么人在一起，他也不关心了，因为他不爱你了！

你的老公若是爱你至深，你是能感受到的，同样的道理，他不爱你，你也是能感受到的，所以就别再自欺欺人了，离开一个不爱你的男人，不是你的损失，而是一种新的开始！

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