hadoop学习--K-Means(聚类算法)

本文介绍了如何利用Hadoop的MapReduce实现K-Means聚类算法。首先介绍K-Means算法步骤,然后提供了一个包含Map和Reduce类的Java代码示例,该代码读取数据并进行聚类分析。最后,文章提到在每次迭代中更新中心点,直到聚类中心不再显著变化为止。

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本例子介绍使用hadoop做聚类分析。通过mapreduce实现KMeans算法。

1、KMeans算法介绍

k-means 算法接受参数 k ;然后将事先输入的n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足:同一聚类中的对象相似度较高;而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”(引力中心)来进行计算的。
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