Mahout – Clustering (聚类篇) Leave a reply 什么是Mahout? " Apache Mahout™ project's goal is to build a scalable machine learning library " 我来拓展一下: (1) Mahout 是Apache旗下的开源项目,集成了大量的机器学习算法. (2) 大部分算法,可以运行在Hadoop上,具有很好的拓展性,使得大数据上的机器学习成为可能. 本篇主要探讨 Mahout 0…

Lecture 13 聚类 Clustering 13.1 无监督学习简介  Unsupervised Learning Introduction 现在开始学习第一个无监督学习算法:聚类.我们的数据没有附带任何标签,拿到的数据就是这样的: 例子: (注:这里有考题,问哪些可以使用聚类算法) 13.2 K-means算法 K-Means Algorithm K-Means 是最普及的聚类算法,算法接受一个未标记的数据集,然后将数据聚类成不同的组.迭代过程为:1)选择K个随机的点,称为聚类中心(cl…

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…

第十三章.聚类--Clustering ************************************************************************************** (一).UnsupervisedLearning:Introduction (二).K-Means Algorithm     (三).Optimization Objective  (四).Random Initialization (五).Choosing theNumber of…

Clustering 聚类K-means 聚类是机器学习和数据挖掘领域的主要研究方向之一,它是一种无监督学习算法,小编研究生时期的主要研究方向是“数据流自适应聚类算法”,所以对聚类算法有比较深刻的理解,于是决定开一个专题来写聚类算法,希望可以为入门及研究聚类相关算法的读者带来帮助.聚类可以作为一个单独的任务,用于寻找数据内在分布结构,也经常作为其他学习任务的前驱过程,应用十分广泛.今天,小编就带你探索聚类算法的奥秘,并介绍第一个聚类算法Kmeans. Q:什么是聚类? A:聚类是按照某一种特定的…

Clustering 聚类 密度聚类——DBSCAN 前面我们已经介绍了两种聚类算法:k-means和谱聚类.今天,我们来介绍一种基于密度的聚类算法——DBSCAN,它是最经典的密度聚类算法,是很多算法的基础,拥有很多聚类算法不具有的优势.今天,小编就带你理解密度聚类算法DBSCAN的实质. DBSCAN 基础概念 作为最经典的密度聚类算法,DBSCAN使用一组关于“邻域”概念的参数来描述样本分布的紧密程度,将具有足够密度的区域划分成簇,且能在有噪声的条件下发现任意形状的簇.在学习具体算法前,我…

转自:http://www.cnblogs.com/vivounicorn/archive/2011/09/23/2186483.html Mahout学习——Canopy Clustering 聚类是机器学习里很重要的一类方法,基本原则是将“性质相似”(这里就有相似的标准问题,比如是基于概率分布模型的相似性又或是基于距离的相似性)的对象尽可能的放在一个Cluster中而不同Cluster中 对象尽可能不相似.对聚类算法而言,有三座大山需要爬过去:(1).a large number of cl…

主讲人 网神 (新浪微博: @豆角茄子麻酱凉面) 网神(66707180) 18:59:22  大家好,今天一起交流下PRML第7章.第六章核函数里提到,有一类机器学习算法,不是对参数做点估计或求其分布,而是保留训练样本,在预测阶段,计算待预测样本跟训练样本的相似性来做预测,例如KNN方法. 将线性模型转换成对偶形式,就可以利用核函数来计算相似性,同时避免了直接做高维度的向量内积运算.本章是稀疏向量机,同样基于核函数,用训练样本直接对新样本做预测,而且只使用了少量训练样本,所以具有稀疏性,叫sp…

聚类(1)——混合高斯模型 Gaussian Mixture Model http://blog.csdn.net/jwh_bupt/article/details/7663885 聚类系列: 聚类(序)----监督学习与无监督学习 聚类(1)----混合高斯模型 Gaussian Mixture Model 聚类(2)----层次聚类 Hierarchical Clustering 聚类(3)----谱聚类 Spectral Clustering -----------------------…

从决策树学习谈到贝叶斯分类算法.EM.HMM     引言 最近在面试中,除了基础 &  算法 & 项目之外,经常被问到或被要求介绍和描述下自己所知道的几种分类或聚类算法(当然,这完全不代表你将来的面试中会遇到此类问题,只是因为我的简历上写了句:熟悉常见的聚类 & 分类算法而已),而我向来恨对一个东西只知其皮毛而不得深入,故写一个有关数据挖掘十大算法的系列文章以作为自己备试之用,甚至以备将来常常回顾思考.行文杂乱,但侥幸若能对读者起到一点帮助,则幸甚至哉. 本文借鉴和参考了两本书,…