K-Means聚类算法是最为经典的，同时也是使用最为广泛的一种基于划分的聚类算法，它属于基于距离的无监督聚类算法。KMeans算法简单实用，在机器学习算法中占有重要的地位。对于KMeans算法而言 ...

　　首先，这篇文章的内容大部分取自国外一篇博客Finding association rules with Mahout Frequent Pattern Mining，写这个出于几个原因，一 原文是英文的；二该博客貌似还被墙了，反正我是用了goagent才看到的；三 我简化了其实验内容 ...

一、Mahout命令使用 合成控制的数据集 synthetic_control.data 可以从 此处下载，总共由600行X60列double型的数据组成， 意思是有600个元组，每个元组是一个时间序列。 1. 把数据拷到集群上，放到kmeans/目录 ...

首先介绍一下，FuzzyKMeans算法的主要思想。 模糊 C 均值聚类(FCM),即众所周知的模糊 ISODATA,是用隶属度确定每个数据点属于某个聚类的程度的一种聚类算法。1973 年,Bezd ...

在Hadoop运行spectralkmeans算法时，出现错误信息如下，但用mahout0.6却可以运行。 java.lang.RuntimeException: java.lang.ClassNotFoundException ...

项目原理概述 利用sqoop将数据从MySQL导入到HDFS中,利用mahout的LDA的cvb实现对输入数据进行聚类,并将结果更新到数据库中。数据流向图如下 mahout算法分析输入数据格式为<IntegerWritable, VectorWritable> ...