經過昨天的準備工作，今天基本就可以編寫整個k-means算法程序了。今天編寫的時候遇到了一個問題，是combine操作時遇到的問題。除了這個問題基本都按照原來的思路進行。先說下我的思路吧。 準備工

的算法，其主要是來計算數據聚集的算法，主要通過不斷地取離種子點最近均值的算法。 問題 K-Means 算法主要解決的問題如下圖所示。我們可以看到，在圖的左邊有一些點，我們用肉眼可以看出來有四個點

種。目前聚類廣泛應用于統計學、生物學、數據庫技術和市場營銷等領域。 K-means算法是一種最簡單的聚類算法。 2. K-means算法 2.1. 問題提出 上圖中有七個樣本點，將其分為兩類（K=2），如何聚類？

在一臺機器上運行時，就 可以選擇使用Mahout，讓你的數據在Hadoop集群的進行分析。Mahout某些部分的實現直接創建在Hadoop之上，這就使得其具有進行大數據 處理的能力，也是Mahout最大的優勢所在。相比較于

?K-Means 聚類示例 發布日期：2012-11-08 15:58:16 發布人：本站編輯 來源：本站原創 瀏覽次數： 1103 次 1 簡介 (1)K-means算法將數據對象描述成n唯空間中的

import java.util.Random import spark.SparkContext import spark.SparkContext._ import spark.examples.Vector._ object SparkKMeans { /** * line -> vector */ def parseVector (line: String) : Vector = { re

http://www.thebigdata.cn/JieJueFangAn/14498.html 背景 K-means也是聚類算法中最簡單的一種了，但是里面包含的思想卻是不一般。最早我使用并實現這個算法是在學習韓

Liu_LongPo的專欄（@Liu_LongPo） K-means算法屬于無監督學習聚類算法，其計算步驟還是挺簡單的，思想也挺容易理解，而且還可以在思想中體會到EM算法的思想。 K-means 算法的優缺點： 1.優點：容易實現

。第 5-10 行的代碼目的是：在保持圖像比例不變的前提下，改變圖像的尺寸。 步驟一：利用 K-Means 對顏色聚類分析 給定之前的兩個假設條件，我們打算利用聚類來解決問題。我們擁有一大堆點的數

cnblogs.com/BaiYiShaoNian/p/4922267.html 機器學習六--K-means 聚類算法 想想常見的分類算法有決策樹、Logistic 回歸、 SVM 、貝葉斯等。 分

754381 /*** * @author YangXin * @info 利用點集測試K-Means聚類算法 */ package unitNine; import java.util.ArrayList;

K-Means應該是最簡單的聚類算法之一了吧，理論上很簡單，就是隨即初始化幾個中心點，不斷的把他們周圍的對象聚集起來，然后根據這群對象的重置中心點，不斷的迭代，最終找到最合適的幾個中心點，就算完成了。

Hadoop是一個用于運行應用程序在大型集群的廉價硬件設備上的框架。Hadoop為應用程序透明的提供了一組穩定/可靠的接口和數據運動。在Hadoop中實現了Google的MapReduce算法，它能夠

找hadoop找到這里，留個腳印

?2013-12-5文章內容來自：Java私塾 Hadoop實戰-初級部分 之 Hadoop IO 整體課程概覽 第一部分：開始云計算之旅 第二部分：初識Hadoop 第三部分：Hadoop 環境安裝部署 第四部分：Hadoop Shell

?一．Hadoop核心角色 hadoop框架 Hadoop使用主/從（Master/Slave）架構，主要角色有NameNode，DataNode，secondary NameNode，JobTracker，TaskTracker組成。

Hadoop是一個分布式系統基礎架構，由Apache基金會開發。用戶可以在不了解分布式底層細節的情況下，開發分布式程序。充分利用集群的威力高速運算和存儲。簡單地說來，Hadoop是一個可以更容易開發和運行處理大規模數據的軟件平臺。<br> Hadoop實現了一個分布式文件系統（Hadoop Distributed File System），簡稱HDFS。HDFS有著高容錯性（fault-tolerent）的特點，并且設計用來部署在低廉的（low-cost）硬件上。而且它提供高傳輸率（high throughput）來訪問應用程序的數據，適合那些有著超大數據集（large data set）的應用程序。HDFS放寬了（relax）POSIX的要求（requirements）這樣可以流的形式訪問（streaming access）文件系統中的數據。

? 一、安裝sun的jdk和hadoop，不要使用open-jdk 本人安裝的jdk1.7.0.rpm包（默認安裝路勁為/usr/java/jdk1.7.0） 解壓hadoop-0.20.2到：/home/hadoop/

csdn.net/calvinxiu/archive/2007/02/09/1506112.aspx Hadoop 是Google MapReduce 的一個Java實現。MapReduce是一種簡化的分布式

Hadoop作為Apache基金會資助的開源項目，由Doug Cutting帶領的團隊進行開發，基于Lucene和Nutch等開源項目，實現了Google的GFS和Hadoop能夠穩定運行在20個節點的集群；2006年1月，Doug Cutting加入雅虎公司，同年2月Apache Hadoop項目正式支持HDFS和MapReduce的獨立開發。同時，新興公司Cloudera為Hadoop提供了商業支持，幫助企業實現標準化安裝，并志愿貢獻社區。Hadoop的最新版本是0.21.0，說明其還在不斷完善發展之中。<br> Hadoop由分布式存儲HDFS和分布式計算MapReduce兩部分組成。HDFS是一個master/slave的結構，就通常的部署來說，在master上只運行一個Namenode，而在每一個slave上運行一個Datanode。MapReduce是Google的一項重要技術，它是一個編程模型，用以進行大數據量的計算。MapReduce的名字源于這個模型中的兩項核心操作：Map和Reduce。Map是把一組數據一對一的映射為另外的一組數據，Reduce是對一組數據進行歸約，映射和歸約的規則都由一個函數指定。