Mahout算法集

在Mahout實現的機器學習算法見下表

算法類	算法名	中文名
分類算法	Logistic Regression	邏輯回歸
	Bayesian	貝葉斯
	SVM	支持向量機
	Perceptron	感知器算法
	Neural Network	神經網絡
	Random Forests	隨機森林
	Restricted Boltzmann Machines	有限波爾茲曼機
聚類算法	Canopy Clustering	Canopy聚類
	K-means Clustering	K均值算法
	Fuzzy K-means	模糊K均值
	Expectation Maximization	EM聚類（期望最大化聚類）
	Mean Shift Clustering	均值漂移聚類
	Hierarchical Clustering	層次聚類
	Dirichlet Process Clustering	狄里克雷過程聚類
	Latent Dirichlet Allocation	LDA聚類
	Spectral Clustering	譜聚類
關聯規則挖掘	Parallel FP Growth Algorithm	並行FP Growth算法
回歸	Locally Weighted Linear Regression	局部加權線性回歸
降維/維約簡	Singular Value Decomposition	奇異值分解
	Principal Components Analysis	主成分分析
	Independent Component Analysis	獨立成分分析
	Gaussian Discriminative Analysis	高斯判別分析
進化算法	並行化了Watchmaker框架
推薦/協同過濾	Non-distributed recommenders	Taste(UserCF, ItemCF, SlopeOne）
	Distributed Recommenders	ItemCF
向量相似度計算	RowSimilarityJob	計算列間相似度
	VectorDistanceJob	計算向量間距離
非Map-Reduce算法	Hidden Markov Models	隱馬爾科夫模型
集合方法擴展	Collections	擴展了java的Collections類

Mahout最大的優點就是基於hadoop實現，把很多以前運行於單機上的算法，轉化為了MapReduce模式，這樣大大提升了算法可處理的數據量和處理性能。