一.Mahout命令使用 合成控制的数据集 synthetic_control.data 可以从 此处下载,总共由600行X60列double型的数据组成, 意思是有600个元组,每个元组是一个时间序列. 1. 把数据拷到集群上,放到kmeans/目录下 hadoop fs -mv synthetic_control.data kmeans/synthetic_control.data 2. 输入如下mahout命令进行KMeans聚类分析 当命令中有这个--numClusters( 代表聚类结…

Mahout  K-means聚类 一.Kmeans 聚类原理 K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法,是十大经典数据挖掘算法之一.K-means算法的基本思想是:以空间中k个点为中心进行聚类,对最靠近他们的对象归类.通过迭代的方法,逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果. 假设要把样本集分为c个类别,算法描述如下: (1)适当选择c个类的初始中心: (2)在第k次迭代中,对任意一个样本,求其到c各中心的距离,将该样本归到距离最短的中心所在的类: (3)利用均值等方法更新该类的…

机器学习实战(Machine Learning in Action)学习笔记————06.k-均值聚类算法(kMeans)学习笔记 关键字:k-均值.kMeans.聚类.非监督学习作者:米仓山下时间:2018-11-3机器学习实战(Machine Learning in Action,@author: Peter Harrington)源码下载地址:https://www.manning.com/books/machine-learning-in-actiongit@github.com:pbh…

Deep Learning论文笔记之(一)K-means特征学习 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09          自己平时看了一些论文,但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘,某一天重新拾起来的时候又好像没有看过一样.所以想习惯地把一些感觉有用的论文中的知识点总结整理一下,一方面在整理过程中,自己的理解也会更深,另一方面也方便未来自己的勘察.更好的还可以放到博客上面与大家交流.因为基础有限,所以对论文的一些理解可能不太正确,还望大家不吝指正交流,…

印象笔记同步分享:Machine Learning-The k-means clustering algorithm…

在从事电商做频道运营时,每到关键时间节点,大促前,季度末等等,我们要做的一件事情就是品牌池打分,更新所有店铺的等级.例如,所以的商户分入SKA,KA,普通店铺,新店铺这4个级别,对于不同级别的商户,会给予不同程度的流量扶持或广告策略.通常来讲,在一定时间段内,评估的维度可以有:UV,收订金额,好评率,销退金额,广告位点击率,转化率,pc端流量.手机端流量.客单价......等n多个维度,那么如何在这n多个维度中找到一种算法,来将我们的品牌划分到4个级别中呢?今天所讨论的K-means聚类算法是其…

一.   什么是聚类 聚类简单的说就是要把一个文档集合根据文档的相似性把文档分成若干类,但是究竟分成多少类,这个要取决于文档集合里文档自身的性质.下面这个图就是一个简单的例子,我们可以把不同的文档聚合为3类.另外聚类是典型的无指导学习,所谓无指导学习是指不需要有人干预,无须人为文档进行标注. 二.聚类算法:from sklearn.cluster import KMeans def __init__(self, n_clusters=8, init='k-means++', n_init=10,…

4.1.摘要 在前面的文章中,介绍了三种常见的分类算法.分类作为一种监督学习方法,要求必须事先明确知道各个类别的信息,并且断言所有待分类项都有一个类别与之对应.但是很多时候上述条件得不到满足,尤其是在处理海量数据的时候,如果通过预处理使得数据满足分类算法的要求,则代价非常大,这时候可以考虑使用聚类算法.聚类属于无监督学习,相比于分类,聚类不依赖预定义的类和类标号的训练实例.本文首先介绍聚类的基础——距离与相异度,然后介绍一种常见的聚类算法——k均值和k中心点聚类,最后会举一个实例:应用聚类方法试…

K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法,是十大经典数据挖掘算法之一.K-means算法的基本思想是:以空间中k个点为中心进行聚类,对最靠近他们的对象归类.通过迭代的方法,逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果.该算法接受参数 k :然后将事先输入的n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足:同一聚类中的对象相似度较高:而不同聚类中的对象相似度较小.聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”(引力中心)来进行计算的. 算法描述: 假设要把样本集分为c个类别…

作业文件 machine-learning-ex7 1. K-means聚类 在这节练习中,我们将实现K-means聚类,并将其应用到图片压缩上.我们首先 从二维数据开始,获得一个直观的感受K-means算法是如何工作的.之后我们将K-means算法应用到图片压缩上,通过减少出现在图片上的颜色的数量. 1.1 实现K-means K-means算法是一种聚类算法,自动将相似的的数据聚成一类.具体来说,给定一个数据集,我们想要将这些数据集聚成一个个簇,K-means的一个直观理解就是从猜测初始聚类…