mahout算法集的示例分析

共计 1342 个字符，预计需要花费 4 分钟才能阅读完成。

这篇文章跟大家分析一下“mahout 算法集的示例分析”。内容详细易懂，对“mahout 算法集的示例分析”感兴趣的朋友可以跟着丸趣 TV 小编的思路慢慢深入来阅读一下，希望阅读后能够对大家有所帮助。下面跟着丸趣 TV 小编一起深入学习“mahout 算法集的示例分析”的知识吧。

算法类

算法名

中文名

分类算法

Logistic Regression

逻辑回归

 Bayesian

贝叶斯

SVM

支持向量机

Perceptron

感知器算法

Neural Network

神经网络

Random Forests

随机森林

Restricted Boltzmann Machines

有限波尔兹曼机

聚类算法

Canopy Clustering

Canopy 聚类

K-means Clustering

K 均值算法

Fuzzy K-means

模糊 K 均值

Expectation Maximization

EM 聚类（期望最大化聚类）

Mean Shift Clustering

均值漂移聚类

Hierarchical Clustering

层次聚类

Dirichlet Process Clustering

狄里克雷过程聚类

Latent Dirichlet Allocation

LDA 聚类

Spectral Clustering

谱聚类

关联规则挖掘

Parallel FP Growth Algorithm

并行 FP Growth 算法

回归

Locally Weighted Linear Regression

局部加权线性回归

降维 / 维约简

Singular Value Decomposition

奇异值分解

Principal Components Analysis

主成分分析

Independent Component Analysis

独立成分分析

Gaussian Discriminative Analysis

高斯判别分析

进化算法

并行化了 Watchmaker 框架

 

推荐 / 协同过滤

Non-distributed recommenders

Taste(UserCF, ItemCF, SlopeOne）

Distributed Recommenders

ItemCF

向量相似度计算

RowSimilarityJob

计算列间相似度

VectorDistanceJob

计算向量间距离

非 Map-Reduce 算法

Hidden Markov Models

隐马尔科夫模型

集合方法扩展

Collections

扩展了 java 的 Collections 类

 

Mahout 的常用聚类算法

Algorithms

In-memory implementation

MapReduce implementation

Fixed clusters

Partial membership

K-Means

KMeansClusterer

KMeansDriver

Y

N

Canopy

CanopyClusterer

CanopyDriver

N

N

Fuzzy K-Means

FuzzyKMeansClusterer

FuzzyKMeansDriver

Y

Y

Dirichlet

DirichletClusterer

DirichletDriver

N

Y

LDA

N/A

LDADriver

Y

Y

 

关于 mahout 算法集的示例分析就分享到这里啦，希望上述内容能够让大家有所提升。如果想要学习更多知识，请大家多多留意丸趣 TV 小编的更新。谢谢大家关注一下丸趣 TV 网站！