烂笔头

Mahout 是 Apache Software Foundation（ASF） 旗下的一个开源项目，提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现，旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。Apache Mahout项目已经发展到了它的第三个年头，目前已经有了三个公共发行版本。Mahout包含许多实现，包括聚类、分类、推荐过滤、频繁子项挖掘。此外，通过使用 Apache Hadoo

在分类聚类算法,推荐系统中,常要用到两个输入变量(通常是特征向量的形式)距离的计算,即相似性度量.不同相似性度量对于算法的结果,有些时候,差异很大.因此,有必要根据输入数据的特征,选择一种合适的相似性度量方法.令X=(x1,x2,..,xn)T,Y=(y1,y2,...yn)T为两个输入向量, 1.欧几里得距离(Euclidean distance)-EuclideanDistance

mahou从1.0开始支持hadoop2.X,jdk需要1.7以上。一、mahout中的向量在mahout中，向量被实现为三个不同的类，每个类都是针对不同场景优化的：DenseVector、RandomAccessSparseVector和SequentialAccessSparseVector。1、DenseVector可被视为一个double型数组，其大小为数据中的特征个数。因

欧几里德相似度（Euclidean Distance）最初用于计算欧几里德空间中两个点的距离，以两个用户x和y为例子，看成是n维空间的两个向量x和y,  xi表示用户x对itemi的喜好值，yi表示用户y对itemi的喜好值，他们之前的欧几里德距离是 对应的欧几里德相似度，一般采用以下公式进行转换：距离越小 ，相似度越大 在taste里，计算user