Kmeans是最经典的聚类算法之一,它的优美简单、快速高效被广泛使用。 Kmeans算法描述 输入:簇的数目k;包含n个对象的数据集D。 输出:k个簇的集合。 方法: 从D中任意选择k个对象作为初始簇中心; repeat; 根据簇中对象的均值,将每个对象指派到最相似的簇; 更新簇均值,即计算每个簇中对象的均值; 计算准则函数; u...
如果指定参数k,由org.apache.mahout.clustering.kmeans.RandomSeedGenerator.buildRandom通过org.apache.hadoop.fs直接从input指定文件中随机读取k个点放入cluster中。 (2)根据原数据点和上次迭代(或初始聚类)的聚类中心计算本次迭代的聚类中心,输出到cluster-N目录下。该过程由org.apache.mahout.clustering.kmeans下的K...
(2)对剩余的样本点,分别计算其中每一个与k个中心点的欧氏距离。 (3)计算k个类别的新的中心点。 (4)重复(2)~(3)步,直到新的中心点与原中心点相等,或者小于某个阈值。 Mahout K-means Clustering输入数据格式 以下约定: $LOCAL表示本地数据存放目录 $HADOOP_MAHOUT表示hadoop集群的mahout输出目录 $MAHOUT_HOME...
K-Means算法的MR实现,第一次迭代需要将随机方法或者Canopy Clustering方法结果目录作为kmeans第一次迭代的输入目录,接下来的每次迭代都需要将上次迭代的输出目录作为本次迭代的输入目录,这就需要能在每次kmeans map和kmeans reduce操作前从该目录得到Cluster的信息,这个功能由KMeansUtil.configureWithClusterInfo实现,它依...
【大数据环境搭建】该实验课程主要是将当下主流的开源的系统作为实验重点,针对每一个系统分别从安装、配置、运行、维护等方面的具体操作过程进行了描述。小白按照视频的指引可以一步一步进行相应实验~实操请点击网址【http://www.databead.com】进入君智高校大数据双实平台
Mahout的主要功能之一是聚类,它使用K-means算法将数据集分成多个群集。mahout kmeans <num_clusters> <num_iterations> <convergence_delta>其中是输入数据的路径,是输出数据的路径,<num_clusters>是要创建的群集数量,<num_iterations>是迭代次数,<convergence_delta>是收敛阈值。 4. 分析输出:Mahout的输出包括每个群集...
Mahout 是一个很强大的数据挖掘工具,是一个分布式机器学习算法的集合,包括:被称为Taste的分布式协同过滤的实现、分类、聚类等。Mahout最大的优点就是基于hadoop实现,把很多以前运行于单机上的算法,转化为了MapReduce模式,这样大大提升了算法可处理的数据量和处理性能。
在实际应用中,可以通过编程计算这些指标来评估Mahout的K-means聚类效果。例如,使用Apache Mahout提供的序列化文件读取工具如mahout seqdumper和mahout vectordump可以获取聚类的详细输出结果,并结合上述指标进行效果评估。具体如下: 1.轮廓系数:计算每个点到同簇其他点的平均距离(记为a),再到最近簇中所有点的平均距离(...
Kmeans是一种聚类算法,用于将数据集划分为不同的簇。Mahout是一个开源的机器学习库,提供了各种机器学习算法的实现,包括Kmeans算法。 要使用Maven运行Kmeans集群示例,可以按照以下步骤进行操作: 确保已经安装了Java Development Kit(JDK)和Maven,并配置好相应的环境变量。 下载Mahout in Action示例代码,并解压到本...