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最大偏移量。 性能优化与并行化...
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,...
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...
通过MapReduce框架,Kmeans算法能够高效地处理大规模数据集,且二分K均值的引入进一步提高了聚类结果的质量,在实际应用中,还需关注性能优化和参数调整,以达到最佳的聚类效果和计算效率,将通过一些相关问答来进一步澄清一些可能的疑问。
在这篇文章中，我们把k-means算法改编到MapReduce框架下，该框架是在Hadoop下执行的，目的是为了使聚类...
第一个作业是典型的WordCount问题。对于第二个作业,首先map函数中输出前K个频率最高的词,然后在reduce函数中汇总每个Map任务得到的前K个查询词,并输出频率最高的前K个查询词。 K-means聚类 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...
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...