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 ...
一 K Means算法原理 二 Hadoop實現K Means的做法 偽代碼 主要參數 輸入: 參數 存儲樣本數據的文本文件inputfile 參數 存儲樣本數據的SequenceFile文件inputPath 參數 存儲質心數據的SequenceFile文件centerPath 參數 存儲聚類結果文件 SequenceFile文件 所處的路徑clusterPath 參數 類的數量k 輸出:K個類 ...
2018-11-25 19:09 0 814 推薦指數:
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 ...
public class KMeansCluster { private int k; //簇的個數 private int num = 100000 ; //迭代次數 private ...
參考了Andrew Ng的Machine Learning Assignment(https://github.com/rieder91/MachineLearning/blob/mas ...
) 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 ...
java簡單實現聚類算法 第一個版本有一些問題,,(一段廢話biubiu。。。),,我其實每次迭代之后(就是達不到收斂標准之前,聚類中心的誤差達不到指定小的時候),雖然重新算了聚類中心,但是其實我的那些點並沒有變,可是這個程序不知道咋回事每次都把我原先隨機指定的聚類中心給變成了我算 ...