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 ...

(借鑒於網絡資料，有修改) 一、概念介紹 K-means算法是硬聚類算法，是典型的局域原型的目標函數聚類方法的代表，它是數據點到原型的某種距離作為優化的目標函數，利用函數求極值的 ...

一、Mahout命令使用 合成控制的數據集 synthetic_control.data 可以從 此處下載，總共由600行X60列double型的數據組成， 意思是有600個元組，每個元組是一個時間序列。 1. 把數據拷到集群上，放到kmeans/目錄 ...

第九章聚類算法 9.1 K-means聚類 　　K-means需要用戶設定一個聚類個數（k）作為輸入數據，有時k值可能非常大（10,000），這是Mahout閃光的（shines）地方，它確保聚類的可測量性。 　　為了用k-means達到高質量的聚類，需要估計一個k值。估計k值一種近似的方法 ...

首先介紹一下，FuzzyKMeans算法的主要思想。 模糊 C 均值聚類(FCM),即眾所周知的模糊 ISODATA,是用隸屬度確定每個數據點屬於某個聚類的程度的一種聚類算法。1973 年,Bezdek 提出了該算法,作為早期硬 C 均值聚類(HCM)方法的一種改進。FCM 把 n 個向量 xi ...

原文地址 本文內容 軟件 步驟 控制相關性 總結 參考資料 本文介紹如何用帶 Apache Mahout 的 MapR Sandbox for Hadoop 和 Elasticsearch 搭建推薦引擎，只需要很少的代碼。 This tutorial ...

Mahout中對協同過濾算法進行了封裝，看一個簡單的基於用戶的協同過濾算法。 基於用戶：通過用戶對物品的偏好程度來計算出用戶的在喜好上的近鄰，從而根據近鄰的喜好推測出用戶的喜好並推薦。 圖片來源 程序中用到的數據都存在MySQL數據庫中，計算結果也存在MySQL中的對應用戶表中 ...

利用Mahout實現在Hadoop上運行K-Means算法 一、介紹Mahout Mahout是Apache下的開源機器學習軟件包，目前實現的機器學習算法主要包含有協同過濾/推薦引擎，聚類和分類三個部分。Mahout從設計開始就旨在建立可擴展的機器學習軟件包，用於處理大數據 ...