matlab中自带的计算距离矩阵的函数有两个pdist和pdist2.前者计算一个向量自身的距离矩阵,后者计算两个向量之间的距离矩阵.基本调用形式如下: D = pdist(X) D = pdist2(X,Y) 这两个函数都提供多种距离度量形式,非常方便,还可以调用自己编写的距离函数. 需要注意的是:pdist2返回是n*n的距离矩阵,pdist则返回距离矩阵的下三角串联形式. 下面是具体的介绍: 一.pdist Pairwise distance between pairs of object

实现协同过滤算法的第一步是:计算用户或项目之间的相似度.接下来介绍pdist和squareform 用法: D = pdist(X) D = pdist(X,distance)   D = pdist(X)计算 X 中各对行向量的相互距离(X是一个m-by-n的矩阵). 这里 D 要特别注意,D 是一个长为m(m–1)/2的行向量.可以这样理解 D 的生成:首先生成一个 X 的距离方阵,由于该方阵是对称的,且对角线上的元素为0,所以取此方阵的下三角元素,按照Matlab中矩阵的按列存储原则,此下

Pairwise distance between pairs of object(Pdist函数用于各种距离的生成) 语法: D=pdist(x) D=pdist(x,distance) 解释: D=pdist(x) 计算m*n的数据矩阵中对象之间的欧几里得距离.矩阵中每一行作为observation,每一列作为variables(即计算矩阵中每一行之间的距离),D得到的是一个长度为m(m-1)/2的距离向量,距离是按顺序排列的(2,1),(3,1)…….(m,1),(3,2)……..(m,2

MATLAB求马氏距离(Mahalanobis distance) 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1.马氏距离计算公式 d2(xi, xj)=(xi-xj)TS-1(xi-xj) 其中,S是总体的协方差矩阵,而不是样本的协方差矩阵. 2.matlab中现有的函数 >> x=[155 66;180 71;190 73;160 60;190 68;150 58;170 75] x = 155 66 180 71 190 73 160

概述        Mahout底层依赖Hadoop,部署Mahout过程中最困难的就是Hadoop的部署      本文假设用户本身没有进行Hadoop的部署,记述部署Mahout的过程        关于Mahout      官网:http://mahout.apache.org/      介绍:http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-mahout/     目录:       1. 准备工作     2. 部署Hadoop     3.

完整PDF版本:<Apache Hadoop2.x边安装边入门> 目录 第一部分:Linux环境安装 第一步.配置Vmware NAT网络 一. Vmware网络模式介绍 二. NAT模式配置 第二步.安装Linux操作系统 三. Vmware上安装Linux系统 四.设置网络 五.修改Hostname 六.配置Host 七.关闭防火墙 八.关闭selinux 第三步.安装JDK 九.安装Java JDK 第二部分:Hadoop本地模式安装 第四步. Hadoop部署模式 第五步.本地模式部署

在之前的文章中介绍了如何直接在Ubuntu中安装Hadoop.但是对于64位的Ubuntu来说,官方给出的Hadoop包是32位的,运行时会得到警告: WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable 所以我们最好是自己在Ubuntu中编译Hadoop.先介绍一下我的环境是Ubuntu 1

前言: 最近想看看矢量中值滤波(Vector median filter, VMF)在GRB图像上的滤波效果,意外的是找了一大圈却发现网上没有现成的code,所以通过matab亲自实现了一个,需要学习的朋友可以拿过去用.本文的核心是VMF的matlab实现,最后通过在RGB图像上应用举例说明. VMF的数学表达: 含有N个矢量的集合{C1,C2,...CN},它的VMF结果如下所示: 其中,CVM1表示距离所有其他向量的距离和最小的那个向量.而距离可以自己定义,常用的欧氏距离,曼哈顿距离等等.

Centos 6.5 x64 hadoop 2.6.0 jdk 1.7 protobuf-2.5.0 maven-3.0.5 set environment export JAVA_HOME=/home/linux/jdk export CLASSPATH=JAVA_HOME/lib/tools.jar export PROTOC_HOME=/home/linux/protobuf export MAVEN_HOME=/home/linux/maven export PATH=$PROTOC_H

安装maven编译环境 1.默认已经装好yum并配置好yum源(推荐使用163yum源) 2.安装JDK 3.安装相关依赖环境(root用户登陆) yum install -y cmake lzo-devel zlib-devel gcc gcc-c++ autoconf automake libtool ncurses-devel openssl-devel libXtst 4.安装protobuf(root用户登陆) tar xvf protobuf-2.5.0.tar.gz //必须是2.

一搭建环境列表 操作系统:centos6.5 64位 JDK环境:jdk1.7.0_71 hadoop版本:社区版本2.7.2,hadoop-2.7.2-src.tar.gz 主机名 ip 角色 用户 master1 192.168.204.202 Namenode;secondary namenode;resourcemanager hadoop slave1 192.168.204.203 Datanode; nodemanager hadoop slave2 192.168.204.204

如果需要直接安装Hive,可以跳过编译步骤,从Hive的官网下载编译好的安装包,下载地址为http://hive.apache.org/downloads.html . C.1  编译Hive C.1.1   下载Hive源代码包 在Hive的官网下载页面上下载,为加快下载速度选择中国境内的镜像,并下载apache-hive-1.2.1-src.tar.gz源代码包.下载后把安装包方放在目录/home/spark/work目录下,用如下命令解压缩hive安装文件: $cd /home/spark

A.1  编译Hadoop A.1.1  搭建环境 第一步安装并设置maven 1.  下载maven安装包 建议安装3.0以上版本(由于Spark2.0编译要求Maven3.3.9及以上版本),本次安装选择的是maven3.3.9的二进制包,下载地址如下: http://mirror.bit.edu.cn/apache/maven/maven-3/ 2.  上传git并解压缩 把下载的maven安装包上传到/home/spark/work目录,使用如下命令解压缩并把文件夹移动到/app/sof

一.           为什么要编译Hadoop源码 Hadoop是使用Java语言开发的,但是有一些需求和操作并不适合使用java,所以就引入了本地库(Native Libraries)的概念,通过本地库,Hadoop可以更加高效地执行某一些操作. native目录是本地库,位于hadoop-2.x.x/lib/native目录下,仅支持linux和unix操作系统. hadoop中的zlib和gzip模块会加载本地库,如果加载失败,会提示: 16/07/06 12:18:24 WARN u

机器学习中的相似性度量(Similarity Measurement) 在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement),这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance). 采用什么样的方法计算距离是很讲究,甚至关系到分类的正确与否.在其他领域也经常见到它的影子, 现在对常用的相似性度量作一个总结. 目录: 1. 欧氏距离 2. 曼哈顿距离 3. 切比雪夫距离 4. 闵可夫斯基距离 5. 标准化欧氏距离 6. 马氏距离 7. 夹角余弦

强迫症必治: WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable 为了去掉这个警告! 这个本地库是需要根据当前所用的环境编译的,否则就会出现这个警告,但是对我们的任务处理没什么影响. (但有博主提出:官方给的编译后的包是基于32位jvm编译的,在64位jvm上运行,不能发挥性能优势),既然不

编译cdh版hadoop2.5.0出现的问题 系统: CentOs66 64位 JDK:1.7 Maven: 3.0.5 Protobuf: libprotoc 2.5.0 编译命令: mvn package -DskipTests -Pdist,native **************************************************************************************** [INFO] -----------------------

自己编译hadoop:x64 1.安装依赖包 sudo apt-get install g++ autoconf automake libtool cmake zlib1g-dev pkg-config libssl-dev openssh-server maven openssh-client 2.下载hadoop源码 wget http://mirrors.hust.edu.cn/apache/hadoop/common/hadoop-2.4.0/hadoop-2.4.0-src.tar.g

简介 运行hadoop或者spark(调用hdfs等)时,总出现这样的错误“Unable to load native-hadoop library for your platform”,其实是无法加载本地库 解决办法 1.环境变量是否设好(设好但是还不行尝试第二步) export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/nativeexport HADOOP_OPTS="-Djava.library.path=$HADOOP_HOME/lib

一 准备工作 准备工作中要求有 1.centOs 6.4,添加hadoop用户,配置集群内的/etc/hosts文件. 2.安装hadoop用户的ssh,并打通集群内所有机器,(ha执行fencing时会用到). 3.下载社区版hadoop-2.2.0源码. 二 编译hadoop 2.2.0 (编译hadoop 2.2.0所需要的软件可在此处下载:http://pan.baidu.com/s/1mgodf40) ------------------------------------------