《Hadoop与大数据挖掘》一2.5.4　Hadoop K-Means编程实现-低调大师

《Hadoop与大数据挖掘》一2.5.4　Hadoop K-Means编程实现

2017-06-25 633

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2.5.4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。

2.5.4　Hadoop K-Means编程实现

在下面的实现过程中，会进行简单实现思路介绍，针对一些实现会有动手实践给读者练习。一般情况下我们建议读者自己全部实现，对于实现起来有难度的读者，我们提供了参考程序，但是需要注意，参考程序不是完整的，里面设置了TODO提示，这些地方是需要读者去完善的。

思路1
不管是思路1还是思路2，Hadoop实现K-Means算法都包含4个步骤：①初始化聚类中心向量；②进行聚类并更新聚类中心向量；③判断是否达到循环条件，如果是则循环；④判断是否需要对原始数据进行分类，如果是则进行分类操作。下面就针对这4个步骤分

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《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

2017-06-26

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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2.6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。 2.6　TF-IDF算法原理及Hadoop MapReduce实现 2.6.1　TF-IDF算法原理原理：在一份给定的文件里，词频（Term Frequency，TF）指的是某一个给定的词语在该文件中出现的次数。这个数字通常会被正规化，以防止它偏向长的文件（同一个词语在长文件里可能会比在短文件里有更高的词频，而不管该词语重要与否）。逆向文件频率（Inverse Document Frequency，IDF）是一个词语普遍重要性的度量。某一特定词语的IDF可以由总文件数目除以包含该词语的文件的数目，再将得到的商取对数得到。某一特定文件内的高词语频

2017-06-26

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