mahout下的Canopy Clustering實現
轉自：http://www.cnblogs.com/vivounicorn/archive/2011/09/23/2186483.html 為便於理解 有修改 一、基本思想 1、基於Canopy Method的聚類算法將聚類過程分為兩個階段 Stage1、聚類最 ...
原文：Mahout——Canopy Clustering
查看原文 聚類是機器學習里很重要的一類方法，基本原則是將 性質相似 這里就有相似的標准問題，比如是基於概率分布模型的相似性又或是基於距離的相似性 的對象盡可能的放在一個Cluster中而不同Cluster中對象盡可能不相似。對聚類算法而言，有三座大山需要爬過去： a large number of clusters， a high feature dimensionality， a large n ...
2012-06-07 16:32 0 4994 推薦指數：
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