一、简介
关于Mahout的介绍，请看这里：http://mahout.apache.org/
关于Naive Bayes的资料，请戳这里：
Mahout实现了Naive Bayes分类算法，这里我用它来进行中文的新闻文本分类。
官方有一组分类例子，使用20 newsgroups data (http://people.csail.mit.edu/jrennie/20Newsgroups/20news-bydate.tar.gz) 总大小约为85MB。
对于中文文本，相比英文文本，只多一步切词的步骤，使用搜狗实验室的语料库，总大小约为300M。请戳这里：http://www.sogou.com/labs/resources.html?v=1
二、详细步骤
1.写切词小程序，工具包为IK，用空格分开，将所有新闻集中到一个文本中，一行代表一篇新闻~
2.上传数据到hdfs，数据量大小，亲测数小时~~~
[email protected]:~/workspace$hadoop dfs -cp /share/data/Mahout_examples_Data_Set/20news-all .
3.从20newsgroups data创建序列文件(sequence files)
[email protected]:~/workspace$mahout seqdirectory -i 20news-all -o 20news-seq
4.将序列文件转化为向量
[email protected]:~/workspace$mahout seq2sparse -i ./20news-seq -o ./20news-vectors -lnorm -nv -wt tfidf
5.将向量数据集分为训练数据和检测数据，以随机40-60拆分
[email protected]:~/workspace$mahout split -i ./20news-vectors/tfidf-vectors --trainingOutput ./20news-train-vectors --testOutput ./20news-test-vectors --randomSelectionPct 40 --overwrite --sequenceFiles -xm sequential
6.训练朴素贝叶斯模型
[email protected]:~/workspace$mahout trainnb -i ./20news-train-vectors -el -o ./model -li ./labelindex -ow -c
7.检验朴素贝叶斯模型
[email protected]:~/workspace$mahout testnb -i ./20news-train-vectors -m ./model -l ./labelindex -ow -o 20news-testing –c
8.检测模型分类效果
[email protected]:~/workspace$mahout testnb -i ./20news-test-vectors -m ./model -l ./labelindex -ow -o ./20news-testing -c
参考资料：http://openresearch.baidu.com/activitybulletin/448.jhtml;jsessionid=28BD4187550DCA6F8AD6FEA4DCCA2480