mahout之聚类实现

最新推荐文章于 2024-02-29 02:23:58 发布
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#mahout之聚类实现

本文介绍了聚类的基本概念，包括常用的距离度量方法如欧式距离、余弦距离等，并重点讲解了基于欧式距离测度的k-means聚类算法的Java实现过程。通过实例展示了如何使用Mahout库进行聚类分析。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

  人们常数"物以类聚，人以群分"，聚类就是将一个给定的文档集中相似项目分成不同簇的过程。

       聚类设计的过程:

       (1)一个聚类算法( k-means、模糊k-means、canopy等)

       (2)相似性和不相似性的概念

           a.欧式距离

           b.平方欧式距离

           c. 曼哈顿距离

           d.余弦距离测度

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mahout
bingoabin
01-16 17万+
应用场景 Mahout 是一个基于 Hadoop 的机器学习和数据挖掘的分布式计算框架，封装实现了大量数据挖掘经典算法，为 Hadoop 开发人员提供了数据建模的标准，从而大大降低了大数据应用中并行挖掘产品的开发难度。在掌握了 Mahout 之后，Hadoop 开发人员可以直接调用相关算法模型的接口，方便、快捷地创建智能应用程序，从而大幅提升商业智能软件的大数据分析能力。 操作步骤1.引言
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左手coding，右手cooking
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mahout是基于Hadoop的数据挖掘工具，因为有了hadoop，所以进行海量数据的挖掘工作显得更为简单。但是因为算法需要支持M/R，所以不是所有常用的数据挖掘算法都会支持。这篇文章会告诉你，如何使用hadoop + mahout搭出一个简易的聚类工具。第一步：搭建hadoop平台。我使用的是ubuntu 11.04，如果没有ubuntu的开发环境，就参考我的帖子《Ubuntu 10.10 ja...
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Mahout机器学习平台之聚类算法详细剖析（含实例分析）
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基于Mahout实现K-Means聚类
2201_75642955的博客
02-29 1126
需要对数据集进行预处理，选择合适的特征进行聚类分析，确定聚类的数量和初始中心点，调用Mahout提供的K-Means算法进行聚类计算，评估聚类结果的准确性和稳定性。同时，需要对Mahout的使用和参数调优进行深入学习和实践，以保证聚类结果的有效性和可靠性。本次实验，我们的目的是理解聚类的原理，并且掌握常见聚类的算法，以及掌握使用Mahout实现K-Means聚类分析算法的过程。执行结果被保存在/home/data/result.txt文件中，打开终端执行以下命令。同样右键执行程序，得到下图结果。
Mahout与聚类分析
SAN_YUN的专栏
12-23 281
让Mahout KMeans聚类分析运行在Hadoop上 Mahout与聚类分析： http://yoyzhou.github.io/blog/2013/05/26/clustering-with-mahout/ http://yoyzhou.github.io/blog/2013/06/04/mahout-clustering-with-hadoop/...
Mahout聚类分析
竹叶青 的专栏
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查看原文 聚类分析 什么是聚类分析？ 聚类 (Clustering) 就是将数据对象分组成为多个类或者簇 (Cluster)，它的目标是：在同一个簇中的对象之间具有较高的相似度，而不同簇中的对象差别较大。所以，在很多应用中，一个簇中的数据对象可以被作为一个整体来对待，从而减少计算量或者提高计算质量。 其实聚类是一个人们日常生活的常见行为，即所谓“物以类聚，人以群分”
mahout 0.9 + hadoop 1.0.2 实现中文文本聚类
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近来一致致力于mahout 0.9 的
mahout聚类实例
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12-11 2296
数据准备一般的初始数据如下所示，每行代表一组特征值。28 88 38 88 88 88 8 88 89 8 78 80数据预处理mahout org.apache.mahout.clustering.conversion.InputDriver -i /user/hdfs/cluster_all/test4/text -o /user/hdfs/cluster_all/test4/text-vect
Mahout K-means聚类
葱葱的城堡
08-08 6157
以下约定： * $LOCAL表示本地数据存放目录 * $HADOOP_MAHOUT表示hadoop集群的mahout输出目录 * $MAHOUT_HOME表示本地mahout的安装目录 --上传数据 hf -put $MAHOUT_HOME/test-data.csv \ $HADOOP_MAHOUT/testdata --hadoop命令行执行kmeans clus
一个基于Mahout与hadoop的聚类搭建
【昆山人在上海】
12-09 989
转自：http://beneo.iteye.com/blog/1179331 mahout是基于hadoop的数据挖掘工具，因为有了hadoop，所以进行海量数据的挖掘工作显得更为简单。但是因为算法需要支持M/R，所以不是所有常用的数据挖掘算法都会支持。这篇文章会告诉你，如何使用hadoop + mahout搭出一个简易的聚类工具。      第一步：搭建hadoop平台。  我使用
利用Mahout实现在Hadoop上运行K-Means算法
xinxiangsui2008的专栏
03-03 737
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mahout 聚类实例
missyou 专栏
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1. 对数据集 p04-17.csv 进行K-means, canopy, fuzzy kmeans 聚类，注意数据转换。 将p04-17.csv数据集中的逗号替换为空格，以满足org.apache.mahout.clustering.conversion.InputDriver的要求 hadoop fs -mkdir /user/kevin/mahout6 hadoop fs
mahout学习之聚类（1）——向量的引入与距离测度
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mahout hadoop kmeans聚类
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06-19
</think>### 在Hadoop上使用Mahout实现KMeans聚类算法的步骤 #### 1. **环境准备** - **安装配置**： - 安装Java（JDK 1.7+）、Hadoop（1.x或2.x）、Mahout（0.6+）[^4] - 配置环境变量（示例配置）： ```bash ...
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