canopy-clustering执行顺序

最新推荐文章于 2022-02-25 18:19:43 发布
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#C #C++ #C#

本文探讨了Netflix推荐系统中使用的聚类算法流程：从数据准备到最终的K-means迭代过程。针对计算量大的问题，提出需要研究增量式的改进方法。
好记性不如烂笔头,记一下:

NetflixDataPrep(准备数据) -> NetflixCanopyMaker(产生canopy中心) -> NetflixCanopyData(分配所有点到各canopy) -> NetflixKMeansIter(进行k-means聚类)

假设数据记录条数为n, 第二步产生的canopy数量为c, 那第三步计算量则为 n * c，就算用了mapper计算量也非常大。一定要改进成增量式的方法。 研究一下~~
深入推荐引擎相关算法 - 聚类
wenyusuran的专栏
11-04 1946
简介： 智能推荐大都基于海量数据的计算和处理，然而我们发现在海量数据上高效的运行协同过滤算法以及其他推荐策略这样高复杂的算法是有很大的挑战的，在面对解决这个问题的过程中，大家提出了很多减少计算量的方法，而聚类无疑是其中最优的选择之一。 聚类 (Clustering) 是一个数据挖掘的经典问题，它的目的是将数据分为多个簇 (Cluster)，在同一个簇中的对象之间有较高的相似度，而不同簇的对象差别较
机器学习算法：知道canopy、K-means++、二分K-means、K-medoids的优化原理
黑马程序员官方博客
07-29 1526
对于每一个小批量，通过计算平均值得到更新质心，并把小批量里的数据分配给该质心，随着迭代次数的增加，这些质心的变化是逐渐减小的，直到质心稳定或者达到指定的迭代次数，停止计算。k-medoids只能对小样本起作用，样本大，速度就太慢了，当样本多的时候，少数几个噪音对k-means的质心影响也没有想象中的那么重，所以k-means的应用明显比k-medoids多。kernelk-means实际上，就是将每个样本进行一个投射到高维空间的处理，然后再将处理后的数据使用普通的k-means算法思想进行聚类。...
Clustering: Canopy
浪不虚传
05-08 199
Canopy 本文介绍聚类算法：canopy   该算法的主要特点：无需设置集群个数   算法的步骤 1. 设置参数T1和T2, 其中T1>T2, 参数敏感 2. 在样本集和钟任务一个样本P, 计算P与所有Canopy之间的距离，初始的时候Canopy为空，直接把P     当成一个Canopy.  如果P与某个Canopy距离在T1以内，则将P认为是一个Canopy。如果在...
Canopy聚类思想
12-03 726
一、基本思想      1、基于Canopy Method的聚类算法将聚类过程分为两个阶段       Stage1、聚类最耗费计算的地方是计算对象相似性的时候，Canopy Method在第一阶段选择简单、计算代价较低的方法计算对象相似性，将相似的对象放在一个子集中，这个子集被叫做Canopy ，通过一系列计算得到若干Canopy，Canopy之间可以是重叠的，但不会存在某个对象不属
Canopy Clustering
dominic_z的博客
06-30 485
转载 原文链接：http://picksesame.blogspot.com/2011/05/canopy-clustering.html Canopy Clustering Lately I was introduced to a clustering algorithm called “canopy clustering”. In plain English, like all othe...
Canopy Clustering（Canopy聚类）
weixin_33774308的博客
06-22 295
为什么80%的码农都做不了架构师？>>> ...
Mahout Canopy聚类
葱葱的城堡
07-30 4423
读过孟岩的《理解矩阵》系列博文[1]~[3]，其中的一段论述让我很受用：学习一门学问，最重要的是把握主干内容，迅速建立对于这门学问的整体概念，不必一开始就考虑所有的细枝末节和特殊情况，自乱阵脚[2]。 本着这样的学习思路，我们按以下步骤来快速了解Mahout中怎么使用Canopy聚类。 * Canopy Clustering是什么？ * 输入数据的格式是什么？ * 输出结果如何查看
机器学习 -- 聚类算法（中）
weixin_57003452的博客
01-12 2718
6.3 聚类算法实现流程 k-means其实包含两层内容： ​ K : 初始中心点个数（计划聚类数） ​ means：求中心点到其他数据点距离的平均值 1 k-means聚类步骤 1、随机设置K个特征空间内的点作为初始的聚类中心 2、对于其他每个点计算到K个中心的距离，未知的点选择最近的一个聚类中心点作为标记类别 3、接着对着标记的聚类中心之后，重新计算出每个聚类的新中心点（平均值） 4、如果计算得出的新中心点与原中心点一样（质心不再移动），那么结束，否则重新进行第二步过程 通过下图解释实现
简单粗暴理解与实现机器学习之聚类算法（五）：优化、Canopy算法配合初始聚类、K-means++、二分k-means、k-中心聚类、Kernel k-means、ISODATA、Mini Batch
汪雯琦的博客
03-06 1340
聚类算法 文章目录聚类算法学习目标6.5 算法优化1 Canopy算法配合初始聚类1.1 Canopy算法配合初始聚类实现流程1.2 Canopy算法的优缺点2 K-means++3 二分k-means4 k-medoids（k-中心聚类算法）5 Kernel k-means（了解）6 ISODATA（了解）7 Mini Batch K-Means（了解）8 总结 学习目标 掌握聚类算法实现过程...
MapReduce与Canopy聚类：并行聚类算法解析
### MapReduce与Canopy聚类：并行聚类算法解析 #### 1. MapReduce k-means算法概述 在MapReduce k-means算法中，归约器（reducers）不需要当前质心的信息。每个归约器仅需要属于一个簇的所有点，以计算其质心。最终...
python怎么写入聚类标签_python怎么实现canopy聚类
weixin_29528865的博客
01-13 317
Canopy算法是2000年由Andrew McCallum, Kamal Nigam and Lyle Ungar提出来的，它是对k-means聚类算法和层次聚类算法的预处理。众所周知，kmeans的一个不足之处在于k值需要通过人为的进行调整，后期可以通过肘部法则(Elbow Method)和轮廓系数(Silhouette Coefficient)来对k值进行最终的确定，但是这些方法都是属于“事...
Canopy聚类算法分析
wishchinYang的专栏
04-15 7669
与传统的聚类算法(比如 K-means )不同，Canopy 聚类最大的特点是不需要事先指定 k 值( 即 clustering 的个数)，因此具有很大的实际应用价值。与其他聚类算法相比，Canopy聚类虽然精度较低，但其在速度上有很大优势，因此可以使用 Canopy 聚类先对数据进行“粗”聚类，（摘自于Mahout一书：Canopy算法是一种快速地聚类技术，只需一次遍历数据科技得到结果，无法给出精确的簇结果，但能给出最优的簇数量。可为K均值算法优化超参数..K....）
机器学习之K-means、Canopy聚类
liuy9803的博客
06-22 1万+
一、K-means算法        K-均值算法是发现给定数据集的k个簇的算法，簇个数是用户给定的，每一个簇通过其质心（centroid）即簇中所有点的中心来描述。     1、K-均值算法的流程：        （1）对于输入样本集 {x1,x2,...,xm}，随机确定k个质心 {μ1,μ2,...,μk}；        （2）计算每个样本xj到各个质心μi的欧式距离：dji=||xj-μ...
数据挖掘算法之聚类分析（二）canopy算法
weixin_30371469的博客
04-11 726
canopy是聚类算法的一种实现 它是一种快速，简单，但是不太准确的聚类算法 canopy通过两个人为确定的阈值t1，t2来对数据进行计算，可以达到将一堆混乱的数据分类成有一定规则的n个数据堆 由于canopy算法本身的目的只是将混乱的数据划分成大概的几个类别，所以它是不太准确的 但是通过canopy计算出来的n个类别可以用在kmeans算法中的k值的确定（因为人为无法准确的确定k...
Canopy聚类算法过程
u011514201的专栏
12-07 2万+
Canopy算法流程
Unity 【Content Size Fitter】- 聊天气泡自动适配Text文本框大小
当代野生程序猿
02-25 6716
通常在展示人物对话的时候文本的长度是不定的，因此会需要动态的调整对话内容文本框的背景图片的大小，这里以如下这种气泡框的对话为例： 实现该需求涉及到的内容包括Content Size Fitter组件的使用、2D Sprite工具包的使用。 Content Size Fitter组件用于Text文本框，如图所示，我们将Horzontal Fit设为Preferred Size，当我们调整Text文本框中的内容时，其大小会自动进行调整。 注意Rect Transform中Pivot轴心点的设置
新唐NUC972 Linux（一）：USB烧写linux出厂镜像
小破孩的博客
02-20 3796
USB烧写出厂镜像 文章目录USB烧写出厂镜像前言一、硬件连接二、安装驱动三、烧写linux程序四、运行程序 前言 今天开始进军linux，学了那么久单片机，也摸得七七八八，至少点个灯还是会的。本人之所以买酷客的linux开发板主要是便宜，资料也算齐全，虽然没有原子那么好，不过也够了，找那么多借口，其实就是qiong。今天先从USB烧录官方提供的linux相关程序到芯片开始吧。 一、硬件连接 1、连接电源线 2、RS232转USB，需要安装CH340驱动，用于在电脑串口超级终端中查看调试信息。 3、U
WeChall CTF Writeup（一）
weixin_43211186的博客
02-25 1821
以下题目标题组成： [Score] [Title] [Author] 文章目录0x01 1 Training: Get Sourced by Gizmore0x02 1 Training: Stegano I by Gizmore0x03 1 Training: Crypto - Caesar I by Gizmore0x04 1 Training: WWW-Robots by Gizmore0x05 1 Training: ASCII by Gizmore 0x01 1 Training: Get Sou
C语言每日一练——第126天：佩奇借书问题
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云计算平台上的Canopy-Kmeans并行聚类算法优化
该文档是关于云计算平台上Canopy-Kmeans并行聚类算法的研究，旨在解决大数据处理中的高维和海量特性问题。该算法利用三角不等式原理减少计算冗余，提高执行效率。在不同规模的数据集上，实验表明该并行聚类算法具有...
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