环境:

mahout-0.8

hadoop-1.1.2

ubuntu-12.04

理论这里就不说了,直接上实例:

下面举一个例子。

数据准备:

canopy.dat文件,COPY到HDFS上,文件内容如下:

8.1  8.1
7.1 7.1
6.2 6.2
7.1 7.1
2.1 2.1
1.1 1.1
0.1 0.1
3.0 3.0

算法简单说明,步骤如下:

(1) 将所有数据放进list中,选择两个距离,T1,T2,T1>T2
(2)While(list不为空)
{ 随机选择一个节点做canopy的中心;并从list删除该点; 遍历list: 对于任何一条记录,计算其到各个canopy的距离; 如果距离<T2,则给此数据打上强标记,并从list删除这条记录; 如果距离<T1,则给此数据打上弱标记; 如果到任何canopy中心的聚类都>T1,那么将这条记录作为一个新的canopy的中心,并从list中删除这个元素; }

预期的结果应该是:

Canopy 1 (8.1,8.1) :[ (8.1,8.1),  (7.1,7.1),  (6.2,6.2) ,(7.1,7.1) ]

Canopy 2 (2.1,2.1) :[ (2.1,2.1), (1.1,1.1) ,(0.1,0.1),  (3.0,3.0)  ]

Canopy 3 (0.1,0.1) :[ (0.1,0.1)]

下面开始用Mahout实现

# 1.将数据文件转换成向量

mahout用InputDriver数据转换时候,需要数据默认用空格分隔

mahout org.apache.mahout.clustering.conversion.InputDriver -i /user/hdfs/canopy/in/canopy.dat -o /user/hdfs/canopy/vecfile -v org.apache.mahout.math.RandomAccessSparseVector

# 2. 调用命令

mahout canopy -i /user/hdfs/canopy/vecfile -o /user/hdfs/canopy/out/result -t1 8 -t2 4 -ow -cl 

参数说明:

CanopyDriver.main(args);

--input (-i)

输入路径

--output(-o)

输出路径

--distanceMeasure(-dm)

距离度量类的权限命名,如:”org.apache.mahout.common.distance.CosineDistanceMeasure”

--t1 (-t1)

t1值 (t1>t2)

--t2 (-t2)

t2值

--t3 (-t3)

t3值,默认t3=t1

--t4(-t4)

t4值,默认t4=t2

--overwrite (-ow)

是否覆盖上次操作的结果

--clustering (-cl)

是否执行聚类操作,即划分数据

--method (-method)

默认,mapreduce。还可选sequential,执行单机模式

# 3.查看结果

mahout seqdumper -i /user/hdfs/canopy/out/result/clusters-0-final/part-r-00000  -o /home/hadoop/output/result
#关联各个点
mahout clusterdump -i /user/hdfs/canopy/out/result/clusters-0-final/part-r-00000 -o /home/hadoop/output/result -p /user/hdfs/canopy/out/result/clusteredPoints











C-0{n=2 c=[6.888, 6.888] r=[0.237, 0.237]}

Weight : [props - optional]:  Point:

1.0: [8.100, 8.100]

1.0: [7.100, 7.100]

1.0: [6.200, 6.200]

1.0: [7.100, 7.100]

C-1{n=2 c=[1.083, 1.083] r=[0.983, 0.983]}

Weight : [props - optional]:  Point:

1.0: [2.100, 2.100]

1.0: [1.100, 1.100]

1.0: [3.000, 3.000]

C-2{n=1 c=[0.100, 0.100] r=[]}

Weight : [props - optional]:  Point:

1.0: [0.100, 0.100]

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。

mahout 实现canopy的更多相关文章

  1. Mahout之Canopy Clustering深入理解

    转自:http://www.cnblogs.com/vivounicorn/archive/2011/09/23/2186483.html Mahout学习——Canopy Clustering 聚类 ...

  2. mahout之canopy算法简单理解

    canopy是聚类算法的一种实现 它是一种快速,简单,但是不太准确的聚类算法 canopy通过两个人为确定的阈值t1,t2来对数据进行计算,可以达到将一堆混乱的数据分类成有一定规则的n个数据堆 由于c ...

  3. Canopy算法聚类

    Canopy一般用在Kmeans之前的粗聚类.考虑到Kmeans在使用上必须要确定K的大小,而往往数据集预先不能确定K的值大小的,这样如果 K取的不合理会带来K均值的误差很大(也就是说K均值对噪声的抗 ...

  4. Mahout机器学习平台之聚类算法具体剖析(含实例分析)

    第一部分: 学习Mahout必需要知道的资料查找技能: 学会查官方帮助文档: 解压用于安装文件(mahout-distribution-0.6.tar.gz),找到例如以下位置.我将该文件解压到win ...

  5. 深入浅出Hadoop Mahout数据挖掘实战(算法分析、项目实战、中文分词技术)

    Mahout简介 Mahout 是 Apache Software Foundation(ASF) 旗下的一个开源项目, 提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现,旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建 ...

  6. 学习Mahout(三)

    开发+运行第一个Mahout的程序 代码: /** * Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more * con ...

  7. hadoop文本转换为序列文件

    在以前使用hadoop的时候因为mahout里面很多都要求输入文件时序列文件,所以涉及到把文本文件转换为序列文件或者序列文件转为文本文件(因为当时要分析mahout的源码,所以就要看到它的输入文件是什 ...

  8. 北风风hadoop课程体系

    课程一.基于Linux操作系统平台下的Java语言开发(20课时)课程简介本套课程主要介绍了Linux系统下的Java环境搭建及最基础的Java语法知识.学习Linux操作系统下Java语言开发的好处 ...

  9. 基于Hadoop2.0、YARN技术的大数据高阶应用实战(Hadoop2.0\YARN\Ma

    Hadoop的前景 随着云计算.大数据迅速发展,亟需用hadoop解决大数据量高并发访问的瓶颈.谷歌.淘宝.百度.京东等底层都应用hadoop.越来越多的企 业急需引入hadoop技术人才.由于掌握H ...

随机推荐

  1. zabbix实现mysql数据库的监控(四)

    前面介绍的内容都是用第三方开发好的插件进行mysql监控的,可能有些我们关心的监控内容并不在其中,这时一种常用的方法就是定义我们自己的脚本并将它整合到zabbix中,从而在原有监控的基础上进行有力的补 ...

  2. hbase shell-dml(数据管理指令)

    hbase shell数据管理篇: append count delete deleteall get get_counter get_splits incr put scan truncate tr ...

  3. 剑指offer之 调整奇数偶数数组位置

    package Problem14; /* * 问题描述: * 输入一个整数数组,实现一个函数来调整该数组中数字的顺序,使得所有奇数位与数组的前半部分,所有偶数位与数组的 * 后半部分 */ publ ...

  4. Idea中配置Tomcat7的JNDI

    1.进入目录 D:\apache-tomcat-7.0.73\conf\Catalina\localhost 添加hello.xml ,内容为: <Context path="/hel ...

  5. Qt窗口屏幕居中显示

    转自--> http://blog.chinaunix.net/uid-20718335-id-364404.html 窗口的屏幕居中显示问题,在各开发工具中原理相同,首先使用特定的方法得到显示 ...

  6. Windows默认字符集_查询

    https://zhidao.baidu.com/question/32462047.html Windows95. XP……7操作系统自带的都是GBK字符集(含2万余汉字),是完全兼容GB2312( ...

  7. java备份和恢复数据代码例子

    import java.io.BufferedReader; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.F ...

  8. 分享知识-快乐自己:java代码 操作 solr

    POM 文件: <!-- solr客户端 --> <dependency> <groupId>org.apache.solr</groupId> < ...

  9. python基础-变量

    1.什么是变量? 其实就是给数据起个名字而已.在python中你不想要关心数据类型,因为在你赋值的时候它已经自己帮你识别了 2.创建变量时候会在内存中开辟一个空间,具体的细节不需要咱们关心,解释器会分 ...

  10. Python中深拷贝与浅拷贝区别

    浅拷贝, list值是可变的,str值不可变,只能重新赋值 a=b=c='wjx'print(a,b,c)c= 'jmy'#重新赋值了,所以内存分配了新的地址print(a,b,c)print(id( ...