首先说明一点,此篇blog解决的问题是就下面的数据如何应用mahout中的贝叶斯算法?(这个问题是在上篇(...完结篇)blog最后留的问题,如果想直接使用该工具,可以在mahout贝叶斯算法拓展下载): 0.2 0.3 0.4:1 0.32 0.43 0.45:1 0.23 0.33 0.54:1 2.4 2.5 2.6:2 2.3 2.2 2.1:2 5.4 7.2 7.2:3 5.6 7 6:3 5.8 7.1 6.3:3 6 6 5.4:3 11 12 13:4 前篇blog上面的数据在…

如果想直接下面算法调用包,可以直接在mahout贝叶斯算法拓展下载,该算法调用的方式如下: $HADOOP_HOME/bin hadoop jar mahout.jar mahout.fansy.bayes.BayerRunner -i hdfs_input_path -o hdfs_output_path -scl : -scv , 调用参数如下: usage: <command> [Generic Options] [Job-Specific Options] Generic Option…

基于mahout的itembased算法 事实上mahout分布式上仅仅是实现了部分算法.比方推荐算法中Item-based和slopone都有hadoop实现和单机版实现,User-based没有分布式实现. Mahout已实现的算法(单机版和分布式版) https://mahout.apache.org/users/basics/algorithms.html 大多数情况下,我们仅仅是调用mahout的算法,要么单机版,要么分布式版. 那么mahout的分布式算法怎么调用呢? 事实上maho…

Mahout协同过滤算法 Mahout使用了Taste来提高协同过滤算法的实现,它是一个基于Java实现的可扩展的,高效的推荐引擎.Taste既实现了最基本的基于用户的和基于内容的推荐算法,同时也提供了扩展接口,使用户可以方便的定义和实现自己的推荐算法.同时,Taste不仅仅只适用于Java应用程序,它可以作为内部服务器的一个组件以HTTP和Web Service的形式向外界提供推荐的逻辑.Taste的设计使它能满足企业对推荐引擎在性能.灵活性和可扩展性等方面的要求. Taste主要包括以下几个…

代码測试环境:Hadoop2.4+Mahout1.0 前面博客:mahout贝叶斯算法开发思路(拓展篇)1和mahout贝叶斯算法开发思路(拓展篇)2 分析了Mahout中贝叶斯算法针对数值型数据的处理.在前面这两篇博客中并没有关于怎样分类不带标签的原始数据的处理. 以下这篇博客就针对这种数据进行处理. 最新版(适合Hadoop2.4+mahout1.0环境)源代码以及jar包能够在这里下载Mahout贝叶斯分类不含标签数据: 下载后參考使用里面的jar包中的fz.bayes.model.Bay…

本博文主要内容有   1.kmeans算法简介 2.kmeans执行过程  3.关于查看mahout中聚类结果的一些注意事项 4.kmeans算法图解      5.mahout的kmeans算法实现原理      6.kmeans算法运行时参数介绍  7.使用mahout自带的fpg算法来对我们的测数据retail.dat进行kmeans算法(但是0.9及其以后版本照样可以用,但是格式要注意)  8.使用开始使用mahout自带的kmeans算法来对我们的测数据retail.dat进行kmea…

一直使用mahout的RowSimilarity来计算物品间的相似度,今晚仔细看了其实现,终于搞明白了他的计算逻辑. 上篇中介绍了整个itemBaseCF的mapreducer过程,主要有三个大的步骤吧,我把他称为prepare阶段,计算相似阶段和利用相似性计算推荐阶段. prepare阶段主要完成的是矩阵转换变换以及统计一些相似及推荐时用到的一些属性. 第二阶段是计算相似性:有几个数据较为重要,如下所示. norms.bin:是用来存放所有用户对一个商品的平方和,数据存储为itemA:doub…

在Mahout实现的机器学习算法见下表 算法类 算法名 中文名 分类算法 Logistic Regression 逻辑回归 Bayesian 贝叶斯 SVM 支持向量机 Perceptron 感知器算法 Neural Network 神经网络 Random Forests 随机森林 Restricted Boltzmann Machines 有限波尔兹曼机 聚类算法 Canopy Clustering Canopy聚类 K-means Clustering K均值算法 Fuzzy K-means…

预备工作: 启动hadoop集群 准备数据 Synthetic_control.data数据集下载地址http://archive.ics.uci.edu/ml/databases/synthetic_control/synthetic_control.data 在集群中创建 /user/root/testdata 目录,必须是这个目录,不能改变,若是改变的话,得对应的去改变源码. 将准备好的数据上传到集群的/user/root/testdata下. 预备工作结束. 正式测试: 运行:[hado…

canopy是聚类算法的一种实现 它是一种快速,简单,但是不太准确的聚类算法 canopy通过两个人为确定的阈值t1,t2来对数据进行计算,可以达到将一堆混乱的数据分类成有一定规则的n个数据堆 由于canopy算法本身的目的只是将混乱的数据划分成大概的几个类别,所以它是不太准确的 但是通过canopy计算出来的n个类别可以用在kmeans算法中的k值的确定(因为人为无法准确的确定k值到底要多少才合适,而有kmeans算法本身随机产生的话结果可能不是很精确.有关kmeans算法的解释请看点击打开链…