原文出處： Liu_LongPo的專欄（@Liu_LongPo） 前面我們在是實現K-means算法的時候，提到了它本身存在的缺陷： 1.可能收斂到局部最小值 2.在大規模數據集上收斂較慢

營銷等領域，相應的算法也非常的多。本文僅介紹一種最簡單的聚類算法——k均值（k-means）算法。 4.4、K-means算法及其示例 k均值算法的計算過程非常直觀： 1、從D中隨機取k個元素，作為k個簇的各自的中心。

* @info 使用canopy生成和k-means聚類對新聞進行聚類 */ package unitNine; import org.apache.hadoop.conf.Configuration;

基于聚類算法的圖像分割屬于基于區域的技術。 1.2、K-Means算法 K-Means算法是基于距離相似性的聚類算法，通過比較樣本之間的相似性，將形式的樣本劃分到同一個類別中，K-Means算法的基本過程為： 初始化常數

然而當時的我萬萬沒有想到的是，如今自己也需要這樣的算法了。 簡單考慮了一下，打算用OpenCV讀圖，然后自己實現一下 K-means算法 來計算出給定圖像中主要顏色。 對于聚類算法的綜合性介紹可以參見這篇zhihu上的回答，

頁，另一本有 1000 頁呢？當然書頁大的書的詞也多。 聚類算法 9.1 K-means 聚類 K-means 需要用戶設定一個聚類個數（ k ）作為輸入數據，有時 k 值可能非常大（ 10

K-Means算法是最古老也是應用最廣泛的聚類算法，它使用質心定義原型，質心是一組點的均值，通常該算法用于n維連續空間中的對象。 K-Means算法流程 step1：選擇K個點作為初始質心 step2：repeat

DominantColor實現采用YUV色彩空間和K-均值聚類算法來查找一張圖像的主色。

K-means方法是一種 非監督學習 的算法，它解決的是 聚類問題。 1、 算法簡介 ：K-means方法是聚類中的經典算法，數據挖掘十大經典算法之一；算法接受參數k,然后將事先輸入的n個數據對象

?我們搭建了一個公共的Hadoop MapReduce在線測試平臺，網址：cloudcomputing.ruc.edu.cn. 現在開放注冊。下面我們詳細介紹這個測試平臺。 一．平臺簡介 歡迎來到云計算的世界，歡迎來到MapReduce

?Hadoop進階(LXZ) Hadoop進階 一，配置文件參數說明 1，conf-site.xml < > 2，hdfs-site.xml ----------------------------------------

Hadoop 是一個能夠對大量數據進行分布式處理的軟件框架。但是 Hadoop 是以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行處理的。Hadoop 是可靠的，因為它假設計算元素和存儲會失敗，因此它維護多個工作數據副本，確保能夠針對失敗的節點重新分布處理。Hadoop 是高效的，因為它以并行的方式工作，通過并行處理加快處理速度。Hadoop 還是可伸縮的，能夠處理 PB 級數據。此外，Hadoop 依賴于社區服務器，因此它的成本比較低，任何人都可以使用。

? Hadoop源碼分析 HDFS 定稿: 2013-7-1 DataNode 定稿: 2013-8-7 NameNode DFSClient 源碼版本: Hadoop-1.1.1 http://caibinbupt

?Hadoop文檔目錄 下面的文檔是一些概念介紹和操作教程，可幫助你開始使用Hadoop。如果遇到了問題，你可以向郵件列表求助或者瀏覽一下存檔郵件。 · Hadoop快速入門 · Hadoop集群搭建

想要通過微軟技術棧來嘗試 Hadoop，看看他們到底能帶來哪些功能么？我們這里列舉出一些對你有幫助的資源。 去年， 微軟曾宣布與 Hortonworks 合作 以將 Hadoop 帶到 Windows

原文 http://www.jianshu.com/p/aa1b69d68b2f Hadoop就是解決了大數據（大到一臺計算機無法進行存儲，一臺計算機無法在要求的時間內進行處理）的可靠存儲和處理。

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