K-Means聚類算法是最為經典的，同時也是使用最為廣泛的一種基於划分的聚類算法，它屬於基於距離的無監督聚類算法。KMeans算法簡單實用，在機器學習算法中占有重要的地位。對於KMeans算法而言 ...

　　首先，這篇文章的內容大部分取自國外一篇博客Finding association rules with Mahout Frequent Pattern Mining，寫這個出於幾個原因，一 原文是英文的；二該博客貌似還被牆了，反正我是用了goagent才看到的；三 我簡化了其實驗內容 ...

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 ...

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,Bezd ...

在Hadoop運行spectralkmeans算法時，出現錯誤信息如下，但用mahout0.6卻可以運行。 java.lang.RuntimeException: java.lang.ClassNotFoundException ...

項目原理概述 利用sqoop將數據從MySQL導入到HDFS中,利用mahout的LDA的cvb實現對輸入數據進行聚類,並將結果更新到數據庫中。數據流向圖如下 mahout算法分析輸入數據格式為<IntegerWritable, VectorWritable> ...