MAHOUT入门（一）——环境变量的配置

Mahout环境配置指南

最新推荐文章于 2020-12-14 22:13:32 发布

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本文详细介绍了Mahout环境的配置过程，包括Ubuntu的安装、JDK、Maven、Hadoop的设置，以及NetBeans的安装和Mahout项目的获取与编译。通过配置环境变量，使得能通过命令行使用Mahout的机器学习算法。

主要介绍一下，mahout环境变量的配置，推荐算法的api，以及通过命令行来使用mahout。

一、mahout简介

mahout的logo和它的名字一样，是一个象夫，这里的大象代表的是hadoop。mahout可以基于hadoop快速创建高性能的机器学习应用。

目前（2015/11/6，版本0.11.1）的版本的mahout主要包含三个部分：

算法类	算法名	中文名
分类算法	Logistic Regression	逻辑回归
-	Bayesian	贝叶斯
-	SVM	支持向量机
-	Perceptron	感知器算法
-	Neural Network	神经网络
-	Random Forests	随机森林
-	Restricted Boltzmann	Machines
聚类算法	Canopy Clustering	Canopy聚类
-	K-means Clustering	K均值算法
-	Fuzzy K-means	模糊K均值
-	Expectation Maximization	EM聚类（期望最大化聚类）
-	Mean Shift Clustering	均值漂移聚类
-	Hierarchical Clustering	层次聚类
-	Dirichlet Process Clustering	狄里克雷过程聚类
-	Latent Dirichlet Allocation	LDA聚类
-	Spectral Clustering	谱聚类
关联规则挖掘	Parallel FP Growth Algorithm	并行FP Growth算法
回归	Locally Weighted Linear Regression	局部加权线性回归
降维/维约简	Singular Value Decomposition	奇异值分解
-	Pr