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...
k-means算法以k为参数,把n个样本分成k个簇,使簇内具有较高的相似度,而簇间的相似度较低。k-means算法的处理过程如下:首先,随机地 选择k个样本,每个样本初始地代表了一个簇的平均值或中心;对剩余的每个样本,根据其与各簇中心的距离,将它赋给最近的簇;然后重新计算每个簇的平均值。 这个过程不断重复,直到准则...
packagehadoop.MachineLearning.kmeans;importjava.io.IOException;importjava.util.ArrayList;importjava.util.Arrays;importorg.apache.hadoop.io.IntWritable;importorg.apache.hadoop.io.Text;importorg.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;publicclassMyReducerextendsReducer<IntWritable, Text, Text, Text>{publicvoidreduce(...
在Hadoop分布式环境下实现K-Means聚类算法的伪代码如下: 输入:参数0--存储样本数据的文本文件inputfile; 参数1--存储样本数据的SequenceFile文件inputPath; 参数2--存储质心数据的SequenceFile文件centerPath; 参数3--存储聚类结果文件(SequenceFile文件)所处的路径clusterPath; 参数4--类的数量k; 输出:k个类 Begin 读...
在k-means 中,虽然我们只执行了一次MapReduce,但是其实也是存在浪费的。所有点的集合每一次都要重新输入到MapReduce 中,而这些点的位置或者说值都是不发生改变的,这也是对计算资源的一种浪费。 小可:总结起来,这些问题都是由于在迭代过程中不发生改变的某个量,被频繁重复地输入算法并进行洗牌,从而造成了大量的计算...
MapReduce实现Kmeans算法通过Map阶段将数据点分配给最近的聚类中心,并在Reduce阶段更新这些中心的坐标。这个过程迭代进行,直至聚类中心稳定,从而实现大规模数据集上的高效聚类。 MapReduce实现Kmeans算法的原理 (图片来源网络,侵删) MapReduce基本原理 MapReduce模型在处理大规模数据集时的优势与挑战 ...
利用mapreduce如何实现kmeans聚类 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.build...
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...
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简介 输入：聚类个数K，以及包含N个数据待聚类数据集输出：聚类中心不再变化的K个聚类中心算法过程：1.2.3.4.从从数据集中随机选取K个数据作为中心测量所有数据到每个中心的距离，并把它归到最近的中心的类重新计算已经得到的各个类的中心迭代2～3步直至新的中心与原中心的距离小于指定阈值...