mahout运行测试与数据挖掘算法之聚类分析（一）kmeans算法解析

在使用mahout之前要安装并启动hadoop集群

将mahout的包上传至linux中并解压即可

mahout下载地址：

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mahout中的算法大致可以分为三大类：

聚类，协同过滤和分类

其中

常用聚类算法有：canopy聚类，k均值算法（kmeans），模糊k均值，层次聚类，LDA聚类等

常用分类算法有：贝叶斯，逻辑回归，支持向量机，感知器，神经网络等

下面将运行mahout中自带的example例子jar包来查看mahou是否能正确运行

练习数据下载地址：

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上面的练习数据是用来检测kmeans聚类算法的数据

使用hadoop命令运行mahout的例子程序（确保hadoop集群已开启）

在例子代码中写死了输入的路径是/user/hadoop/testdata

将练习数据上传到hdfs中对应的testdata目录下即可

写死的输出路径是/user/hadoop/output

执行命令：

hadoop jar ~/mahout/mahout-examples-0.9-job.jar org.apache.mahout.clustering.syntheticcontrol.kmeans.Job

由于聚类算法是一种迭代的过程（之后会讲解）

所欲他会一直重复的执行mr任务到符合要求（这其中的过程可能有点久。。。）

运行结果如下：

mahout无异常

执行完这个kmeans算法之后产生的文件按普通方式是查看不了的，看到的只是一堆莫名其妙的数据

需要用mahout的seqdumper命令来下载到本地linux上才能查看正常结果

查看聚类分析的结果：

./mahout seqdumper -s /user/hadoop/output/data/part-m-0000 /home/hadoop/res

之后使用cat命令即可查看

cat res | more

现在来说说什么是kmeans聚类算法

所谓聚类算法就是将一份数据，按照我们想要的或者这份数据中的规律来将数据分类的算法

例如：

现有一份杂乱的样本数据，我们希望数据最后按照某些类别来划分（红豆分为红豆，绿豆分为绿豆等意思）

聚类算法会从n个类的初始中心开始（如果没有人为设置，其会按照随机的初始中心开始）

什么意思呢？来看一张图

上图中，左一的圆圈表示原始数据在随机的初始中心划分后的的分布

但是可以看出很明显cluster1中有很多是靠近cluster2的数据点

所以kmeans会根据规则再次计算出更加合适的中心点来进行划分

这个规则就是：

计算每个数据点，到原始中心cluster1和cluster2的距离

离谁比较近就划分到谁那边去（形如中间的圆圈）

然后将cluster1和cluster2中的数据分别求平均值，得到的两个平均值成为新的cluster1和cluster2中心点

但是很明显这样划分还是不够合理

所以kmeans会继续迭代计算每个数据到新的中心点的距离

离谁比较近就划分给谁

然后在分别求平均值得到新的中心点

直到cluster1和cluster2中的数据平均值不在发生变化时认为此时是最理想的划分方式（也可以进行人工的干预）

该算法的最大优势在于简介快速。算法的关键在于初始中心的选择和计算距离的公式

最后在调用一个mahout的一个算法来测试mahout

调用fpg算法（实现计数频繁项集的算法）

测试数据下载（电商购物车数据）

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在mahout的bin目录下

./mahout fpg -i /user/hadoop/testdata/tail.txt -o /user/hadoop/output -method mapreduce -s 1000 -regex '[]'

各个参数的意义：

-i:指定输入数据的路径

-o:指定输出结果的路径

-method:指定使用mapreduce方法

-s:最小支持度

-regex:使用指定的正则来匹配过滤数据

同样的，运行结果的数据要通过seqdumper来查看