mahout下的Canopy Clustering实现
转自：http://www.cnblogs.com/vivounicorn/archive/2011/09/23/2186483.html 为便于理解 有修改 一、基本思想 1、基于Canopy Method的聚类算法将聚类过程分为两个阶段 Stage1、聚类最 ...
原文：Mahout——Canopy Clustering
查看原文 聚类是机器学习里很重要的一类方法，基本原则是将 性质相似 这里就有相似的标准问题，比如是基于概率分布模型的相似性又或是基于距离的相似性 的对象尽可能的放在一个Cluster中而不同Cluster中对象尽可能不相似。对聚类算法而言，有三座大山需要爬过去： a large number of clusters， a high feature dimensionality， a large n ...
2012-06-07 16:32 0 4994 推荐指数：
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【聚类】— Canopy算法
Canopy一般用在K均值之前的粗聚类。考虑到K均值在使用上必须要确定K的大小，而往往数据集预先不能确定K的值大小的，这样如果K取的不合理会带来K均值的误差很大（也就是说K均值对噪声的抗干扰能力较差）。总之基于以下三种原因，选择利用Canopy聚类做为Kmeans的前奏比较科学、也是 ...
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