一、K-Means算法原理 二、Hadoop實現K-Means的做法 1、偽代碼 (1)主要參數 輸入: 參數0--存儲樣本數據的文本文件inputfile; 參數1--存儲樣本數據的SequenceFile文件inputPath ...
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,用於處理大數據機器學習的問題,當你正在研究的數據量大到不能在一台機器上運行時,就可以選擇使用Mahout,讓你的數據在Hadoop集群的進行 ...
2014-04-27 11:18 0 2815 推薦指數:
一、K-Means算法原理 二、Hadoop實現K-Means的做法 1、偽代碼 (1)主要參數 輸入: 參數0--存儲樣本數據的文本文件inputfile; 參數1--存儲樣本數據的SequenceFile文件inputPath ...
(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,利用函數求極值的方法得到迭代運算的調整規則。K-means算法以歐式距離作為相似度測度,它是求對應某一初始聚類中心 ...
public class KMeansCluster { private int k; //簇的個數 private int num = 100000 ; //迭代次數 private ...
://www.cnblogs.com/MrLJC/p/4127553.html 運行結果: ...
) K-Means ++ 算法 k-means++算法選擇初始seeds的基本思想就是:初始的聚類中 ...
From: http://blog.csdn.net/cyxlzzs/article/details/7416491 ...
說來這個聚類算法的實現是數據挖掘課程的第三次作業了,前兩次的作業都是利用別人的軟件,很少去自己實現一個算法,第一個利用sqlserver2008的商業智能工具實現一個數據倉庫,數據處理,倉庫模型的建立繞,維度表,事實表的創建,不過考試的時候應該也會有數據倉庫常用模型的建立吧;第二次利用 ...
聚類算法與K-means實現 一、聚類算法的數學描述: 區別於監督學習的算法(回歸,分類,預測等),無監督學習就是指訓練樣本的 label 未知,只能通過對無標記的訓練樣本的學習來揭示數據的內在規律和性質。無監督學習任務中研究最多的就是聚類算法(clustering)。我們假定一個樣 ...