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《Hadoop与大数据挖掘》一2.5 K-Means算法原理及Hadoop MapReduce实现

本节书摘来华章计算机《Hadoop与大数据挖掘》一书中的第2章 ,第2.5节,张良均 樊 哲 位文超 刘名军 许国杰 周 龙 焦正升 著 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 2.5 K-Means算法原理及Hadoop MapReduce实现 2.5.1 K-Means算法原理K-Means算法是硬聚类算法,是典型的基于原型的目标函数聚类方法的代表。它是将数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数,利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则(如图2-45所示)。K-Means算法以欧氏距离作为相似度测度,求对应某一初始聚类中心向量V最优分类,使得评价指标最小。算法采用误差平方和准则函数作为聚类准则函数。 具体的算法步骤如下:1)随机在图中取K(这里K=2)个种子点。2)然后对图中的所有点求到这K个种子点的距离,假如点P

《Hadoop与大数据挖掘》一2.5.3 Hadoop K-Means算法实现思路

本节书摘来华章计算机《Hadoop与大数据挖掘》一书中的第2章 ,第2.5.3节,张良均 樊 哲 位文超 刘名军 许国杰 周 龙 焦正升 著 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 2.5.3 Hadoop K-Means算法实现思路 针对K-Means算法,本节给出两种实现思路。思路1相对比较直观,但是效率较低;思路2在实现上需要自定义键值类型,但是效率较高。下面是对两种思路的介绍。思路1如图2-47所示,算法描述如下:1)根据原始文件生成随机聚类中心向量(需指定聚类中心向量个数k),指定循环次数;2)在map阶段,setup函数读取并初始化聚类中心向量;在map函数中读取每个记录,计算当前记录到各个聚类中心向量的距离,根据到聚类中心向量最小的聚类中心id判断该记录属于哪个类别,输出所属聚类中心id和当前记录;3)在

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