MapReduce Kmeans算法含测试数据

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MapReduce Kmeans算法含测试数据

使用时,需要修改K值,args值运行流程: 先初始化中心点->map中和距离最近的中心点生成一对传入reduce->reduce中把相同key值的存到一起->更新中心点,计算和上一次的结果偏差是否达到要求,没有的话继续迭代因为一般来说都是读取文件操作,所以使用String操作更方便 package kmeans; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; i…

MapReduce Kmeans聚类算法

最近在网上查看用MapReduce实现的Kmeans算法,例子是不错,http://blog.csdn.net/jshayzf/article/details/22739063 但注释太少了,而且参数太多,如果新手学习的话不太好理解.所以自己按照个人的理解写了一个简单的例子并添加了详细的注释. 大致的步骤是: 1,Map每读取一条数据就与中心做对比,求出该条记录对应的中心,然后以中心的ID为Key,该条数据为value将数据输出. 2,利用reduce的归并功能将相同的Key归并到一起,集中与该…

hadoop在实现kmeans算法——一个mapreduce实施

写mapreduce程序实现kmeans算法.我们的想法可能是 1. 次迭代后的质心 2. map里.计算每一个质心与样本之间的距离,得到与样本距离最短的质心,以这个质心作为key,样本作为value,输出 3. reduce里,输入的key是质心,value是其它的样本,这时又一次计算聚类中心,将聚类中心put到一个所有变量t中. 4. 在main里比較前一次的质心和本次的质心是否发生变化,假设变化,则继续迭代,否则退出. 本文的思路基本上是依照上面的步骤来做的,仅仅只是有几个问题须要解决 1…

mahout运行测试与kmeans算法解析

在使用mahout之前要安装并启动hadoop集群将mahout的包上传至linux中并解压即可 mahout下载地址: 点击打开链接 mahout中的算法大致可以分为三大类: 聚类,协同过滤和分类其中常用聚类算法有:canopy聚类,k均值算法(kmeans),模糊k均值,层次聚类,LDA聚类等常用分类算法有:贝叶斯,逻辑回归,支持向量机,感知器,神经网络等下面将运行mahout中自带的example例子jar包来查看mahou是否能正确运行练习数据下载地址: 点击打开链接上面的…

mahout运行测试与数据挖掘算法之聚类分析（一）kmeans算法解析

在使用mahout之前要安装并启动hadoop集群将mahout的包上传至linux中并解压即可 mahout下载地址: 点击打开链接 mahout中的算法大致可以分为三大类: 聚类,协同过滤和分类其中常用聚类算法有:canopy聚类,k均值算法(kmeans),模糊k均值,层次聚类,LDA聚类等常用分类算法有:贝叶斯,逻辑回归,支持向量机,感知器,神经网络等下面将运行mahout中自带的example例子jar包来查看mahou是否能正确运行练习数据下载地址: 点击打开链接上面的…

mahout中KMeans算法

本博文主要内容有 1.kmeans算法简介 2.kmeans执行过程 3.关于查看mahout中聚类结果的一些注意事项 4.kmeans算法图解 5.mahout的kmeans算法实现原理 6.kmeans算法运行时参数介绍 7.使用mahout自带的fpg算法来对我们的测数据retail.dat进行kmeans算法(但是0.9及其以后版本照样可以用,但是格式要注意) 8.使用开始使用mahout自带的kmeans算法来对我们的测数据retail.dat进行kmea…

kmeans算法并行化的mpi程序

用c语言写了kmeans算法的串行程序,再用mpi来写并行版的,貌似参照着串行版来写并行版,效果不是很赏心悦目~ 并行化思路: 使用主从模式.由一个节点充当主节点负责数据的划分与分配,其他节点完成本地数据的计算,并将结果返回给主节点.大致过程如下: 1.进程0为主节点,先从文件中读取数据集,然后将数据集划分并传给其他进程: 2.进程0选择每个聚类的中心点,并发送给其他进程: 3.其他进程计算数据块中每个点到中心点的距离,然后标出每个点所属的聚类,并计算每个聚类所有点到其中心点的距离之和,最后将这…