publicclassKMeansMapperextendsMapper<VectorWritable,NullWritable,IntWritable,VectorWritable>{//用于储存上一次的聚类中心privateList<float[]>centers=newArrayList<>();// 输出键值对 (中心点索引,向量ID:向量)context.write(newIntWritable(nearestCenterIndex),newVectorWritable(vectorId,vector));}publicclassKMeansRe...
具体k-means算法的执行过程可以参加下图: k-means算法的问题:K-means算法是将簇中左右点的均值做为新的质心,但是当有异常值是,质心可能就会离大多数点比较远。比如1,2,3,4,100五个样本,均值是22,这样类别中心就离样本较远,这时选取中位数做为质心是更好的选择,这就是k-Mediods(k-中值)聚类算法。同时k-me...
1packagehadoop.MachineLearning.kmeans;23importjava.io.IOException;45importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;6importorg.apache.hadoop.fs.Path;7importorg.apache.hadoop.io.IntWritable;8importorg.apache.hadoop.io.Text;9importorg.apache.hadoop.mapreduce.Job;10importorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.input....
通过将KMeans算法与MapReduce结合,可以实现对大数据集的高效聚类分析,尽管存在一些局限性,但随着技术的不断进步,基于MapReduce的KMeans算法有望在处理能力和适用范围上得到进一步的提升,我们可以期待更多创新的方法来解决大数据聚类分析中的挑战,从而更好地服务于科学研究和工业应用。
基于mapreduce的k-means,一次迭代需要启动一次mapreduce过程。每次mapreduce过程,执行(2)(3)步骤。 基于mapreduce的k-means的算法流程如下: 输入:k, data[n](data应存在dfs里); (1)本地选择k个初始中心点。c[]存入文件clusterlist; (2)启动mapreduce过程,将文件clusterlist分发到各个节点。输入为存在dfs上的da...
Kmeans算法通过MapReduce框架实现并行化,以处理大规模数据集。在Map阶段,数据点被分配到最近的簇中心;而在Reduce阶段,更新簇中心。这种并行导入方法提高了算法的计算效率和可伸缩性。 Kmeans聚类算法是一种基于距离的迭代算法,用于将数据集划分为K个不同的簇,在大数据环境下,可以使用MapReduce框架对Kmeans算法进行并行...
用mapreduce实现10亿级以上数据的kmeans 参考答案 参考回答: 算法1.map(key,value) 输入:全局变量centers,偏移量key,样本value 输出:<key’,value>对,其中key’是最近中心的索引,value’是样本信息的字符串 从value构造样本的instance; minDis=Double.MAX_VALUE; Index=-1; For i=0 to centers.length do dis...
利用map/reduce如何实现k-means聚类(2011-05-2718:01:19)转载▼ 标签：杂谈 利用MAP/REDUCE实现聚类操作的步骤主要包含五个步骤： 第一：数据从文件读入内存，进入样本 SimpleDataSet.writePointsToFile(testpoints); 第二：初始化聚类中心 Pathclusters=RandomSeedGenerator.buildRandom(testpoints,newPath(output,"...
K-means聚类是一种基于距离的聚类算法，它采用距离作为相似性的评价指标，认为两个对象的距离越近，其相似度就越大，该算法解决的问题可抽象成：给定正整数k和n个对象，如何将这些数据点划分为k个聚类？该问题采用MapReduce计算思路如下，首先随机选择k个对象作为初始中心点，然后不断迭代计算，直到满足终止条件（达到...
大体思路 注意点 实现过程的注意点:1、hadoop是不存在自己定义的全局变量的。所以上面定义一个全局变量存放质心的想法是实现不了的。所以一个替代的思路是将质心存放在文件里。...