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…

利用Mahout实现在Hadoop上运行K-Means算法 一.介绍Mahout Mahout是Apache下的开源机器学习软件包,目前实现的机器学习算法主要包含有协同过滤/推荐引擎,聚类和分类三个部分.Mahout从设计开始就旨在建立可扩展的机器学习软件包,用于处理大数据机器学习的问题,当你正在研究的数据量大到不能在一台机器上运行时,就可以选择使用Mahout,让你的数据在Hadoop集群的进行分析.Mahout某些部分的实现直接创建在Hadoop之上,这就使得其具有进行大数据处理的能力,也是…

上一篇我们学习了MapReduce的原理,今天我们使用代码来加深对MapReduce原理的理解. wordcount是Hadoop入门的经典例子,我们也不能免俗,也使用这个例子作为学习Hadoop的第一个程序.本文将介绍使用java和python编写第一个MapReduce程序. 本文使用Idea2018开发工具开发第一个Hadoop程序.使用的编程语言是Java. 打开idea,新建一个工程,如下图所示: 在弹出新建工程的界面选择Java,接着选择SDK,一般默认即可,点击“Next”按钮,如…

原文:http://xiaoxia.org/2011/12/18/map-reduce-program-of-rmm-word-count-on-hadoop/ 在Hadoop上运行基于RMM中文分词算法的MapReduce程序 23条回复 我知道这个文章标题很“学术”化,很俗,让人看起来是一篇很牛B或者很装逼的论文!其实不然,只是一份普通的实验报告,同时本文也不对RMM中文分词算法进行研究.这个实验报告是我做高性能计算课程的实验里提交的.所以,下面的内容是从我的实验报告里摘录出来的,当作是我学…

腾讯公司数据分析岗位的hadoop工作 线性回归 k-means算法 朴素贝叶斯算法 SpringMVC组件 某公司的广告投放系统 KNN算法 社交网络模型 SpringMVC注解方式 某移动公司实时事件营销系统(storm+kafka+ganglia)…

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…

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…

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…

聚类算法是机器学习中的一大重要算法,也是我们掌握机器学习的必须算法,下面对聚类算法中的K-means算法做一个简单的描述: 一.概述 K-means算法属于聚类算法中的直接聚类算法.给定一个对象(或记录)的集合,将这些对象划分为多个组或者“聚簇”,从而使同组内的对象间比较相似而不同组对象间差异比较大:换言之,聚类算法就是将相似的对象放到同一个聚簇中,而将不相似的对象放到不同的聚簇中.由于在聚类过程中不使用到类别标签,所以相似性的概念要基于对象的属性进行定义.应用不同则相似性规则和聚类算法一般不太…

https://www.jianshu.com/p/162c9ec713cf 摘要: 让我们走进K-Means算法的“前世今生”以及和它有关的十个有趣的应用案例. K-means算法具有悠久的历史,并且也是最常用的聚类算法之一.K-means算法实施起来非常简单,因此,它非常适用于机器学习新手爱好者.首先我们来回顾K-Means算法的起源,然后介绍其较为典型的应用场景. 起源 1967年,James MacQueen在他的论文<用于多变量观测分类和分析的一些方法>中首次提出 “K-means”…