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网上相关帖子少之又少，mahout实战上也没有，我只是想知道它运行的一个大致步骤，需不需要编很多行程序，还是说算法是集成好的，只需输入相似度矩阵就可以运行出来结果？展开阅读全文
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apache-mahout-distribution-0.10.1/examples/bin
下带例子的脚本, 仔细看.
- mahout 中聚类算法kmeans案例
1. 聚类算法kmeans 聚类分析是数据挖掘及机器学习领域内的重点问题之一，在数据挖掘、模式识别、决策支持、机器学习及图像分割等领域有广泛的应用，是最重要的数据分析方法之一。聚类是在给定的数据集合中寻找同类...
- Mahout（聚类算法）
Mahout 是一个基于 Hadoop 的机器学习和数据挖掘的分布式计算框架，封装实现了大量数据挖掘经典算法，为 Hadoop 开发人员提供了数据建模的标准，从而大大降低了大数据应用中并行挖掘产品的开发难度。在掌握了 ...
- mahout中的聚类算法（Canopy的主场)
聚类算法的定义：将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类。由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合，...聚类算法在mahout中分为很多种，例如canopy，kmeans，层次聚类等。传统的聚类算法对
- 实战Mahout聚类算法Canopy+K-means
转载： 实战Mahout聚类算法Canopy+K-means 原文来自：http://my.oschina.net/BreathL/blog/58104 Mahout是Apache的顶级开源项目，它由Lucene衍生而来，且基于Hadoop的，对处理大规模数据的机器学习的经典...
- Mahout学习之聚类算法Kmeans
一：kMeans算法介绍 聚类分析是一种静态数据分析方法，常被用于机器学习，模式识别，数据挖掘等领域。通常认为，聚类是一种无监督式的机器学习方法，它的过程是这样的：在未知样本类别的情况下，通过计算样本彼此...
- Mahout机器学习平台之聚类算法详细剖析（含实例分析）
解压用于安装文件（mahout-distribution-0.6.tar.gz），找到如下位置，我将该文件解压到win7的G盘mahout文件夹下，路径如下所示： G:\mahout\mahout-distribution-0.6\docs 学会查源代码的注释文档： 方案一：用...
- mahout之canopy聚类算法
mahout中数据挖掘算法是运行在hadoop之上的分布式算法，可以分布式运行也可以在单机上运行。 这篇博文是本人你学习mahout算法的开始，以下是个人对mahout中实现的canopy的理解，如果错误，欢迎纠正 首先下载mahout...
- Mahout源码canopy聚类算法分析（2）
首先更正一点，前篇博客里面说到一个Canopy的测试的例子里面有这样的一句代码： buildClusters(Configuration conf, Path input, Path output, DistanceMeasure measure, double t1, double t2, double t3, double ...
- Mahout源码canopy聚类算法分析（3）
经过了前面两篇文章的分析，相信大家对CanopyReducer的分析就不会碰到太大的疑问，因为CanopyReducer的操作简直就和CanopyMapper的操作一模一样，也是把所有的样本数据分为若干组，即又按照map的操作执行了一次，...
- 基于hadoop生态系统的mahout推荐和聚类分析（1）
mahout是hadoop下的一个子项目，主要用于推荐、分类和聚类分析 一、推荐 关于推荐的算法有很多，本次主要介绍协同过滤算法。 （1）基于用户的协同过滤算法（UserCF） UserCF是推荐算法中最古老的算法，可以说...
- Mahout源码MeanShiftCanopy聚类算法分析（2）
首先更正一点，昨天处理数据的时候是有问题的，直接从网页中拷贝的文件的空格是有问题的，直接拷贝然后新建的文件中的空格可能有一个两个、三个的，所以要把两个或者三个的都换为一个，在InputMapper中下面的代码： ...
- mysql聚类函数_Mahout–Clustering(聚类篇)
文档，变成了一个独立的文件。一共有21578个txt，即数据集中含有21578篇文档：-)说下命名规则吧，例如：...4、转换成SequenceFile对于传统的文本聚类算法而言，下一步应该是：将文本转化为词的向量空间表示。然而...
- Mahout之聚类Canopy分析
聚类是机器学习里很重要的一类方法，基本原则是将“性质相似”(这里就有相似的标准...对聚类算法而言，有三座大山需要爬过去：（1）、a large number of clusters，(2)、a high feature dimensionality，（3）、a la
- 推荐系统学习（三）——聚类算法
推荐系统之聚类算法
- mahout测试k-Means聚类算法
mahout测试k-Means聚类算法
- mahout之聚类实现
人们常数"物以类聚，人以群分"，聚类就是将一个给定的文档集中相似项目分成不同簇... (1)一个聚类算法( k-means、模糊k-means、canopy等) (2)相似性和不相似性的概念 a.欧式距离 b.平方欧式距离 c. 曼哈顿距离
- Mahout源码MeanShiftCanopy聚类算法分析（3-1）
首先贴上MeanShiftCanopyReducer的仿造...package mahout.fansy.meanshift; import java.io.IOException; import java.util.Collection; import java.util.HashMap; import java.util.Map; import org.apache.hadoop
- Mahout源码MeanShiftCanopy聚类算法分析（1）
如果要先把meanshift算法先跑一遍的话，可以直接使用synthetic_control.data数据来做，把synthetic_control.data 下载赋值到一个文本文件中，然后上传到HDFS文件系统上面，使用下面的命令： bin/hadoop fs -put ...
- Mahout源码MeanShiftCanopy聚类算法分析（3）
首先要获得数据，MeanShiftCanopyMapperFollow的getMapData函数是改编自KMeansDriver中的一段代码，主要是读取序列文件的Value值，把这些Value值返回一个变量，其中涉及到强制转型，这里转型的代码改编一下就可以...
- mahout实现的模糊K-Means聚类算法原理和源码分析
模糊 C 均值聚类(FCM),即众所周知的模糊 ISODATA,是用隶属度确定每个数据点属于某个聚类的程度的一种聚类算法。1973 年,Bezdek 提出了该算法,作为早期硬 C 均值聚类(HCM)方法的一种改进。FCM 把 n 个向量 xi(i=1,2,....
- Mahout聚类算法学习之Canopy算法的分析与实现
3.1 Canopy算法3.1.1 Canopy算法简介 Canopy算法的主要思想是把聚类分为两个阶段：阶段一，通过使用一个简单、快捷的距离计算方法把数据分为可重叠的子集，称为“canopy”；阶段二，通过使用一个精准、严密的距离...
- mahout运行测试与数据挖掘算法之聚类分析（一）kmeans算法解析
在使用mahout之前要安装并启动hadoop集群 ...常用聚类算法有：canopy聚类，k均值算法（kmeans），模糊k均值，层次聚类，LDA聚类等 常用分类算法有：贝叶斯，逻辑回归，支持向量机，感知器，神经网络等
- Mahout LDA 聚类
Dirichlet聚类是一种基于模型的聚类方法，其基本思想是初始化一些模型，并按不同比重混合起来，然后我们把数据分配到各个模型中，根据当前划分更新模型参数，不断重复数据分配和参数更新的过程，直到设定的最大迭代...
- K-Means 聚类算法中k的确定及初始簇中心的选择
...KMeans算法是最常用的聚类算法，主要思想是:在给定K值和K个初始类簇中心点的情况下，把每个点(亦即数据记录)分到离其最近的类簇中心点所代表的类簇中，所有点分配完毕之后，根据一个类簇内...
- Canopy聚类算法与Mahout中的实现
前面提到的kmeans 算法需要提前设定簇的个数，我们也可以根据数据进行...Mahout中kmeans 算法实现使用RandomSeedGenerator类生成包含k个向量的SequenceFile。尽管随机中心生成速度很快，但是无法保证为k个簇估计出...
- mahout-0.6运行canopy聚类算法
1、将文本文件向量化
- mahout之聚类算法——KMeans分析
一，K-Means聚类算法原理 k-means 算法接受参数 k ；然后将事先输入的n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足：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。聚类相似度是利用各...