Top down clustering

最新推荐文章于 2024-12-10 05:08:34 发布
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本文深入探讨了一种层次聚类算法——TopDown方法，解释了其原理及应用，特别关注了如何在TopLevel输出后进行PostProcessing处理，并详细介绍了用于处理输出数据的ClusterOutputPostProcessorDriver类。
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是一种层次聚类算法，先找到大的聚类，然后在大的聚类里边找小的聚类，所以名字叫top down

除了MinHash 聚类算法，其它聚类算法都可以用到top down的算法中，包括top level和bottom level

top level输出需要后处理，分成多组，这样bottom level聚类可以分别对每个组实施，对应的类是ClusterOutputPostProcessorDriver

聚类算法结束后，一般输出数据放置在两个目录：

clusteredPoints

clusters-0-final

这样的结果bottom level是没法处理的，ClusterOutputPostProcessorDriver以这两个目录为输入计算得到按聚类id分目录的分组

java api

run(Path input, Path output, boolean runSequential)

input：top level的输出目录，里边包含了clusteredPoints和clusters-0-final

output：后处理输出目录

runSequential：是否sequential处理，否的话会使用map-reduce




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