《Mahout算法解析与案例实战》一一2.3　测试安装-低调大师

《Mahout算法解析与案例实战》一一2.3　测试安装

2017-07-03 631

本节书摘来自华章计算机《Mahout算法解析与案例实战》一书中的第2章，第2.3节,作者：樊　哲，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。

2.3　测试安装

首先下载测试数据，在浏览器中输入：http://archive.ics.uci.edu/ml/databases/synthetic_control/synthetic_control.data.html，下载相应的数据。测试数据是由Dr Robert Alcock在1999年利用程序合成的600个样本的控制图数据，每个样本包括60个属性列，一共可以分为6个类，分别为：正常（C）、循环（B）、上升趋势（E）、下降趋势（A）、向上移位（D）、向下移位（F）。图2-5中显示的是每个类别的10个样本数据图。

图2?5　样本数据图
获得上面的测试数据，比如把测试数据下载到/ho

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《Mahout算法解析与案例实战》一一2.1　Mahout安装前的准备

本节书摘来自华章计算机《Mahout算法解析与案例实战》一书中的第2章，第2.节,作者：樊　哲，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 2.1　Mahout安装前的准备就像前面提到的，我们是在Hadoop云平台编写算法时遇到困难才想到使用Mahout的，所以首先要有一个Hadoop云平台才行。这里要注意的是，虽然Mahout最初应用的平台是Hadoop集群平台，但是现在经过扩展，Mahout已经不仅仅适用于Hadoop集群云平台了，还可以单机运行算法，即与使用Java编写的算法是一样的，而且这个算法还是被优化过的。配置基于Hadoop云平台的Mahout 环境所使用的软件包括Linux操作系统、JDK、Hadoop、Mahout、SSH，它们对应的版本见表2-1。 2.1.1　安装JDK安装完操作系统后，首先要查看是否

2017-07-03

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本节书摘来自华章计算机《Mahout算法解析与案例实战》一书中的第3章，第3.1节,作者：樊　哲，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 3.1　Canopy算法 3.1.1　Canopy算法简介在生活中，我们可以使用聚类解决很多问题，就像本章开始提到的几个例子一样。传统的聚类算法对于一般的应用问题（基本都是小数据量）都是可以解决的，但是当数据变得很大的时候，就有点“力不从心”了。这里的数据变得很大指的是：①数据的条目很多，整个数据集包含的样本数据向量很多；②针对①中的每个样本数据向量其维度很大，即包含多个属性；③要聚类的中心向量很多。当我们所要应用聚类算法的数据是上面所述情况时，传统的聚类方法应用起来就会相当棘手，这时就要采取另外的途径，即改进的聚类算法。本节介绍的Canopy算法就是聚类算法发展到一定阶段，Andr

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