Mahout中的一些相似度算法实现解读
Mahout中实现的推荐算法是协同过滤，而无论是UserCF还是ItemCF都依赖于user相似度或item相似度。本文是对mahout中的一些相似度算法的解读。 Mahout相似度相关类关系如下： 有点乱(^.^) 从上图可看出，Mahout主要针对...
Mahout学习系列之推荐算法
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Mahout学习之聚类算法Kmeans
一：kMeans算法介绍 聚类分析是一种静态数据分析方法，常被用于机器学习，模式识别，数据挖掘等领域。通常认为，聚类是一种无监督式的机器学习方法，它的过程是这样的：在未知样本类别的情况下，通过计算样本彼此间的距离（欧式距离,马式距离，汉明距离，...
Mahout分类算法学习之实现Naive Bayes分类示例
1.简介 (1) 贝叶斯分类器的分类原理发源于古典概率理论，是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes Classifier)做了一个简单的假定：给定目标值时属性之间相互条件独...
Mahout学习之运行canopy算法错误及解决办法
一：将Text转换成Vector序列文件时 在Hadoop中运行编译打包好的jar程序，可能会报下面的错误： Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: org...
Mahout聚类算法学习之Canopy算法的分析与实现
3.1 Canopy算法3.1.1 Canopy算法简介 Canopy算法的主要思想是把聚类分为两个阶段：阶段一，通过使用一个简单、快捷的距离计算方法把数据分为可重叠的子集，称为“canopy”；阶段二，通过使用一个精准、严密的距离计算方法来计算出现在阶段一中同...
mahout运行测试与数据挖掘算法之聚类分析（一）kmeans算法解析
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hadoop下mahout bayes（贝叶斯）算法研究（1）
http://blog.csdn.net/zc55803903/article/details/7933126 1.算法简介 朴素贝叶斯分类是一种十分简单的分类算法，叫它朴素贝叶斯分类是因为这种方法的思想真的很朴素，朴素贝叶斯的思想基础是这样的：对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个类别出现...
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