《Hadoop与大数据挖掘》一2.5.2　动手实践：K-Means算法实现-低调大师

《Hadoop与大数据挖掘》一2.5.2　动手实践：K-Means算法实现

2017-06-25 608

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2.5.2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。

2.5.2　动手实践：K-Means算法实现

编写单机版的K-Means算法有利于理解Hadoop实现的K-Means算法，所以这里给出单机版（Java）的编写步骤，供读者参考。
实验步骤如下：
1）打开Eclipse，新建Java工程kmeans1.0；
2）参考前面的流程完善K-means代码；
3）使用测试数据hadoop/data/kmeans.data进行测试，查看结果；
4）思考把该算法转换为Hadoop MapReduce实现的思路。

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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

2017-06-25

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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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