本例子介紹使用hadoop做聚類(lèi)分析。通過(guò)mapreduce實(shí)現(xiàn)KMeans算法。

1、KMeans算法介紹：

k-means 算法接受參數(shù) k ；然后將事先輸入的n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象劃分為 k個(gè)聚類(lèi)以便使得所獲得的聚類(lèi)滿足：同一聚類(lèi)中的對(duì)象相似度較高；而不同聚類(lèi)中的對(duì)象相似度較小。聚類(lèi)相似度是利用各聚類(lèi)中對(duì)象的均值所獲得一個(gè)“中心對(duì)象”（引力中心）來(lái)進(jìn)行計(jì)算的。 K-means算法是最為經(jīng)典的基于劃分的

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的hadoop学习--K-Means(聚类算法)的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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