由于需要海量的进行聚类,所以将 k-means 算法自我封装成一个方便利用的库,可以直接调用得到最优的 k值 和 中心点: #!/usr/bin/python3.4 # -*- coding: utf-8 -*- # k-means算法 import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans from sklearn import metrics # sklearn官方文档 # http://scikit-learn.org/stable/mo

1.版本和安装路径 Ubuntu 14.04 Mahout_Home=/opt/mahout-0.10.1 Hadoop_Home=/usr/local/hadoop Mavent_Home=/opt/apache-mavent-3.3.3 Hadoop version=2.6.0 Mahout version=0.10.1 Mavent version=3.3.3 2.Mahout重新编译 Mahout下载:http://archive.apache.org/dist/mahout/ 在2.0

基本原理 Kmeans是无监督学习的代表,没有所谓的Y.主要目的是分类,分类的依据就是样本之间的距离.比如要分为K类.步骤是: 随机选取K个点. 计算每个点到K个质心的距离,分成K个簇. 计算K个簇样本的平均值作新的质心 循环2.3 位置不变,距离完成 距离 Kmeans的基本原理是计算距离.一般有三种距离可选: 欧氏距离 \[ d(x,u)=\sqrt{\sum_{i=1}^n(x_i-\mu_i)^2} \] 曼哈顿距离 \[ d(x,u)=\sum_{i=1}^n(|x_i-\mu|) \

版权声明:<—— 本文为作者呕心沥血打造,若要转载,请注明出处@http://blog.csdn.net/gamer_gyt <—— 目录(?)[+] ====================================================================== 本系列博客主要参考 Scikit-Learn 官方网站上的每一个算法进行,并进行部分翻译,如有错误,请大家指正 转载请注明出处 ======================================

1. 下载mahout-distribution-0.5.tar.gz 并解压: 2.配置环境变量: /etc/profile export MAHOUT_HOME=/home/mahout/ export PATH=$MAHOUT_HOME/bin:$PATH 3. 启动hadoop start-all.sh 4. mahout -help 测试 5. kmeans测试: (1)下载一个文件synthetic_control.data,下载地址http://archive.ics.uci.ed

1.HiBench算法简介 Hibench 包含9个典型的hadoop负载(micro benchmarks,hdfs benchmarks,web search bench marks,machine learning benchmarks和data analytics benchmarks) 具体参考CDH集群安装&测试总结:第三节内容 micro benchmarks Sort:使用hadoop randomtextwriter生成数据,并对数据进行排序. Wordcount:统计输入数据

参考: 用 Doc2Vec 得到文档/段落/句子的向量表达 https://radimrehurek.com/gensim/models/doc2vec.html Gensim Doc2vec Tutorial on the IMDB Sentiment Dataset 基于gensim的Doc2Vec简析 Gensim进阶教程:训练word2vec与doc2vec模型 用gensim doc2vec计算文本相似度 转自: gensim doc2vec + sklearn kmeans 做文本聚

最近用来做实验,使用python时发现scikit-learn提供的库非常好用.因此,在电脑上果断下载安装: step1: sudo easy_install pip step2: sudo pip install -U numpy scipy scikit-learn step3:测试 python -c "import sklearn; sklearn.test()" 测试得到结果如下: 此时,sklearn的库可以正常使用. 在http://scikit-learn.org/st

在多个GPU上运行Faiss以及性能测试 一.Faiss的基本使用 1.1在CPU上运行 Faiss的所有算法都是围绕index展开的.不管运行搜索还是聚类,首先都要建立一个index. import faiss # make faiss available index = faiss.IndexFlatL2(d) # build the index # d is the dimension of data 在运行上述代码后,就可以添加数据并运行搜索了. index.add(xb) # xb i

hibench包含几个hadoop的负载 micro benchmarksSort:使用hadoop randomtextwriter生成数据,并对数据进行排序. Wordcount:统计输入数据中每个单词的出现次数,输入数据使用hadoop randomtextwriter生成. TeraSort:输入数据由hadoop teragen产生,通过key值进行排序. hdfs benchmarks增强行的dfsio:通过产生大量同时执行读写请求的任务测试hadoop机群的hdfs吞吐量 web

近期笔者想安装mahout,看到网上教程过于陈旧,故记录之 转载请包含 http://www.cnblogs.com/lqruui/p/6037680.html 1.下载mahout   mahout-distribution-0.9.tar.gz 2.解压后放到/usr/local/下(实际上放到哪里都可以) sudo mv mahout-distribution-0.9 /usr/local 3.编辑环境变量 vim ~/.bashrc 环境变量生效 source ~/.bashrc 这是我

本人配置:window10+GTX 1650+tensorflow-gpu 1.14+keras-gpu 2.2.5+python 3.6,亲测可行 一.Anaconda安装 直接到清华镜像网站下载(什么版本都可以):https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 这是我下载的版本,自带python版本为3.6 下载后直接安装即可,可参考:https://www.cnblogs.com/maxiaodoubao/p/9854595.h

预备工作: 启动hadoop集群 准备数据 Synthetic_control.data数据集下载地址http://archive.ics.uci.edu/ml/databases/synthetic_control/synthetic_control.data 在集群中创建 /user/root/testdata 目录,必须是这个目录,不能改变,若是改变的话,得对应的去改变源码. 将准备好的数据上传到集群的/user/root/testdata下. 预备工作结束. 正式测试: 运行:[hado

使用sklearn进行数据挖掘系列文章: 1.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(1) 2.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(2)-划分测试集 3.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(3)-绘制数据的分布 4.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(4)-数据预处理 5.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(5)-训练模型 6.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(6)-模型调优 上一节我们对数据集进行了了解,知道了数据集大小.特征个数及类型和数据分布等信息.做数据

由于需要海量的进行聚类,所以将 k-means 算法自我封装成一个方便利用的库,可以直接调用得到最优的 k值 和 中心点: #!/usr/bin/python3.4 # -*- coding: utf-8 -*- # k-means算法 import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans from sklearn import metrics def calckmean(array, karr): # array是一个二维数组 # X =

import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt data = np.random.rand(100, 3) # 生成一个随机数据,样本大小为100, 特征数为3 estimator = KMeans(n_clusters=3) # 构造聚类器 y = estimator.fit_predict(

1.用python实现K均值算法 import numpy as np x = np.random.randint(1,100,20)#产生的20个一到一百的随机整数 y = np.zeros(20) k = 3 print(x) print(y) def initcenter(x,k):#初始化聚类中心数组 return x[0:k].reshape(k) kc = initcenter(x,k) print(kc) def nearest(kc, i):#定义函数求出kc与i之差最小的数的坐

实例要求:以sklearn库自带的iris数据集为例,使用sklearn估计器构建K-Means聚类模型,并且完成预测类别功能以及聚类结果可视化. 实例代码: import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.cluster import KMea

from sklearn.svm import SVC from sklearn.datasets import make_classification import numpy as np X,y = make_classification() def plot_validation_curve(estimator,X,y,param_name="gamma", param_range=np.logspace(-6,-1,5),cv=5,scoring="accuracy&

1. K-Means原理解析 2. K-Means的优化 3. sklearn的K-Means的使用 4. K-Means和K-Means++实现 1. 前言 在机器学习中有几个重要的python学习包. sklearn:sklearn里面包含了各种机器学习的算法结构 numpy:numpy里面主要是矩阵的运算和数据的处理的内容,和sklearn搭配使用. matplotlib:matplotlib库是用来绘图的. 2. K-Means参数 n_clusters : 聚类的个数k,default