《Mahout算法解析与案例实战》一一-低调大师

《Mahout算法解析与案例实战》一一

2017-07-03 544

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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《Mahout算法解析与案例实战》一一2.3　测试安装

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

2017-07-04

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大数据已然成为当今最热门的技术之一，正呈爆炸式增长。每天来自全球的新项目如雨后春笋般涌现。幸运地是，开源让越来越多的项目可以直接采用大数据技术，下面就来盘点最受欢迎的十大开源的大数据技术。大数据 hadoop ——高效、可靠、可伸缩，能够为你的数据存储项目提供所需的YARN、HDFS和基础架构，并且运行主要的大数据服务和应用程序。 Spark ——使用简单、支持所有重要的大数据语言(Scala、Python、Java、R)。拥有强大的生态系统，成长迅速，对 microbatching/batching/SQL支持简单。Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。 NiFi ——Apache NiFi是由美国国家安全局(NSA)贡献给Apache基金会的开源项目，其设计目标是自动化系统间的数据流。基于其工作流式的编程理念，NiFi非常易于使用、强大、可靠、高可配置。两个最重要的特性是其强大的用户界面和良好的数据回溯工具。堪称大数据工具箱里的瑞士军刀。 Apache Hive 2.1 ——Hive是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。它提供了...

2017-07-04

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Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

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