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Mahout——入門-創新互聯

一、Mahout簡介

成都創新互聯公司于2013年成立,先為昌吉等服務建站,昌吉等地企業,進行企業商務咨詢服務。為昌吉企業網站制作PC+手機+微官網三網同步一站式服務解決您的所有建站問題。

    Mahout 是一個很強大的數據挖掘工具,是一個分布式機器學習算法的集合,包括:被稱為Taste的分布式協同過濾的實現、分類、聚類等。Mahout大的優點就是基于hadoop實現,把很多以前運行于單機上的算法,轉化為了MapReduce模式,這樣大大提升了算法可處理的數據量和處理性能。

在Mahout實現的機器學習算法:

算法類

算法名

中文名

分類算法

Logistic Regression

邏輯回歸

Bayesian

貝葉斯

SVM

支持向量機

Perceptron

感知器算法

Neural Network

神經網絡

Random Forests

隨機森林

Restricted Boltzmann Machines

有限波爾茲曼機

聚類算法

Canopy Clustering

Canopy聚類

K-means Clustering

K均值算法

Fuzzy K-means

模糊K均值

Expectation Maximization

EM聚類(期望大化聚類)

Mean Shift Clustering

均值漂移聚類

Hierarchical Clustering

層次聚類

Dirichlet Process Clustering

狄里克雷過程聚類

Latent Dirichlet Allocation

LDA聚類

Spectral Clustering

譜聚類

關聯規則挖掘

Parallel FP Growth Algorithm

并行FP Growth算法

回歸

Locally Weighted Linear Regression

局部加權線性回歸

降維/維約簡

Singular Value Decomposition

奇異值分解

Principal Components Analysis

主成分分析

Independent Component Analysis

獨立成分分析

Gaussian Discriminative Analysis

高斯判別分析

進化算法

并行化了Watchmaker框架


推薦/協同過濾

Non-distributed recommenders

Taste(UserCF, ItemCF, SlopeOne)

Distributed Recommenders

ItemCF

向量相似度計算

RowSimilarityJob

計算列間相似度

VectorDistanceJob

計算向量間距離

非Map-Reduce算法

Hidden Markov Models

隱馬爾科夫模型

集合方法擴展

Collections

擴展了java的Collections類

二、Mahout安裝、配置

一、下載Mahout

http://archive.apache.org/dist/mahout/

二、解壓

tar -zxvf mahout-distribution-0.9.tar.gz

三、配置環境變量

3.1、配置Mahout環境變量

# set mahout environment

export MAHOUT_HOME=/usr/local/mahout-distribution-0.9

export MAHOUT_CONF_DIR=$MAHOUT_HOME/conf

export PATH=$MAHOUT_HOME/conf:$MAHOUT_HOME/bin:$PATHma

四、驗證Mahout是否安裝成功

     執行命令mahout。若列出一些算法,則成功,如圖:

Mahout——入門

五、使用Mahout 之入門級使用

5.1、啟動Hadoop

5.2、下載測試數據

    a.下載一個文件synthetic_control.data,下載地址http://archive.ics.uci.edu/ml/databases/synthetic_control/synthetic_control.data,并把這個文件放在$MAHOUT_HOME目錄下。

  5.3、上傳測試數據

c.創建測試目錄testdata,并把數據導入到這個tastdata目錄中(這里的目錄的名字只能是testdata)

hadoop fs -mkdir –p /user/root/testdata

hadoop fs -put synthetic_control.data /user/root/testdata

5.4  使用Mahout中的kmeans聚類算法,執行命令:

mahout -core org.apache.mahout.clustering.syntheticcontrol.kmeans.Job

花費5分鐘左右完成聚類。

5.5 查看聚類結果

執行hadoop fs -ls/user/root/output,查看聚類結果。

Mahout——入門

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網站標題:Mahout——入門-創新互聯
本文路徑:http://vcdvsql.cn/article2/cdjioc.html

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