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-means是初值敏感的,即当选取不同的初始值时...
1packageMyKmeans;23importjava.io.IOException;4importjava.util.ArrayList;56importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;7importorg.apache.hadoop.fs.Path;8importorg.apache.hadoop.io.Text;910importjava.util.Arrays;11importjava.util.Iterator;1213importorg.apache.hadoop.io.IntWritable;14importorg.apache.hadoo...
在map 主要做的是计算各个数据点与聚类中心的距离并且找出与样本对应的最近中心。 计算新的聚类中心<key,value> 输入key MApreduce默认格式 ,即当前样本相对于输入数据文件其实点的偏移量, value 是当前样本各维度的值组成的字符串。输出: <key‘,value’> key‘是距离最近簇下标,value’是 样本点。 reduce 阶段...
Reduce阶段:聚类划分与中心更新 在Reduce阶段,每个Reduce任务负责一个或多个聚类中心的点集,它将这些点集聚合,并计算新的聚类中心,Reduce任务输出新的聚类中心以供下一轮迭代使用。 算法收敛条件与迭代终止机制 当聚类中心的变化小于某个预设的阈值或者达到预设的迭代次数时,算法会停止迭代,这个阈值可以是聚类中心位置的...
初始聚类中心(20个): 设计思路 MapReduce的核心就是设计Mapper与Reducer,所以针对我们实现的Kmeans算法,先展示单次Kmeans迭代的MapReduce任务设计思路。 KMeansMapper 初始化: 从分布式缓存中读取中心点文件。 解析中心点文件,存储中心点列表。 map(映射)函数: ...
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,"clusters-0"),k,measure); 第三：实现聚类 KMeansDriver.runJob(testpoints,...
MapReduce是一种编程模型,用于处理和生成大数据集。K均值(Kmeans)是一种聚类算法,将数据分为K个簇,使得每个点到其簇中心的距离最小化。在MapReduce框架下,可以并行地实现K均值算法,通过迭代计算来优化K个中心值,从而高效地处理大规模数据。 MapReduce是一种编程模型,用于处理和生成大数据集,K均值聚类是机器学习中...
在进行K-Means聚类中,在处理每一个数据点时,只需要知道各个 cluster的中心信息(簇ID, 簇中点个数,簇中心点对象属性),不需 要知道关于其他数据点的任何信息。数据中所有点对象不互相影响, 因此可以进行Hadoop并行处理。 1. 2. 3. 4. 5. 2、MapReduce并行化KMeans算法设计思路: ...
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...
现在来讨论第三个问题,就是经典的聚类算法k-means。k-means 希望在一个空间中,这里我们用二维空间举例,将整个空间中的点就近分成k 类。具体的做法是,每一轮迭代都求出k 个均值,然后对所有的点计算与k 的距离,这个距离的具体算法可以根据实际情况而定,在一般的二维空间中,就可以用平面上的距离公式(也就是欧几...