Mahout中谱聚类算法怎样使用？

纸飞机991 2015-12-01 03:20:04

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？

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alinly 2016-03-04

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apache-mahout-distribution-0.10.1/examples/bin 下带例子的脚本, 仔细看.

本文详细介绍了谱聚类算法的概念、原理及Mahout平台上的实现方法，包括输入数据格式、任务提交流程和结果查看步骤。谱聚类作为一种现代聚类方法，能够处理非欧氏空间的数据并提供高性能的聚类结果。

本文深入探讨了一种结合亲和矩阵构造与谱聚类方法的K-means聚类算法实现过程，详细解释了从亲和矩阵到拉普拉斯矩阵的转换、特征向量的提取以及最终K-means聚类的步骤，并通过Mahout流程展示整个算法的执行流程。

本文详细介绍了Mahout中实现的多种机器学习算法，包括分类算法（逻辑回归、贝叶斯、支持向量机、感知器算法、神经网络、随机森林、有限波尔兹曼机）、聚类算法（Canopy聚类、K均值算法、模糊K均值、EM聚类、均值漂移聚类、层次聚类、狄里克雷过程聚类、LDA聚类、谱聚类）、关联规则挖掘算法（并行FPGrowth算法）、回归算法（局部加权线性回归）、降维算法（奇异值分解、主成分分析、独立成分分析、高斯判别分析）、进化算法（并行化Watchmaker框架）、推荐/协同过滤算法（Taste、ItemCF、SlopeOne）、非Map-Reduce算法（隐马尔科夫模型）、集合方法扩展（java的Collections类扩展）。

本文介绍了一种高级聚类算法——谱聚类。该算法通过构建相似度矩阵并将其稀疏化，随后计算拉普拉斯矩阵的特征向量，实现降维效果。文中详细解释了从输入数据到最终聚类结果的全过程，包括数据格式、任务提交方式及结果查看方法。

本文介绍了Apache Mahout的基本概念，提供了详细的安装与配置步骤，并通过一个简单的k-means聚类算法实例演示了如何使用Mahout进行数据挖掘。

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