Canopy v. 1.5.5

环境: mahout-0.8 hadoop-1.1.2 ubuntu-12.04 理论这里就不说了,直接上实例: 下面举一个例子. 数据准备: canopy.dat文件,COPY到HDFS上,文件内容如下: 8.1 8.1 7.1 7.1 6.2 6.2 7.1 7.1 2.1 2.1 1.1 1.1 0.1 0.1 3.0 3.0 算法简单说明,步骤如下: (1) 将所有数据放进list中,选择两个距离,T1,T2,T1>T2 (2)While(list不为空) { 随机选择一个节点做cano

K值聚类的时候,需要自己指定cluster的数目. 这个cluster数目一般是通过canopy算法进行预处理来确定的. canopy具体描述可以参考这里. 下面是 golang语言的一个实现(对经纬度距离计算进行cluster). package main import ( "fmt" "math" ) const ( EARTH_RADIUS = 6371 ) type Point struct { lat float64 lng float64 } func

目录 1 聚类的定义 1.1 距离公式(相似度) 1.2 聚类的思想 2 K-means算法 2.1 K-means算法的思考 2.2 总结 3 二分K-Means算法 4 K-Means++算法 4.1 K-Means||算法 5 Canopy算法 5.1 应用场景 6 Mini Batch K-Means算法 7 层次聚类方法 7.1 AGNES算法中簇间距离 7.2 层次聚类优化算法 8 密度聚类 8.1 DBSCAN算法 8.1.1 基本概念 8.1.2 算法流程 8.1.3 DBSCA

System V IPC包含三种类型的IPC:System V消息队列.System V信号量.System V共享内存区 1. key_t键和ftok函数 三种类型的System V IPC使用key_t值作为名字.头文件<sys/types.h>定义key_t为一个至少32位的整数.函数ftok把一个已存在的路径名和一个整数标识符转换成一个key_t值,称为IPC键 #include <sys/ipc.h> key_t ftok(const char *pathname, in

When is it useful to use the price control V or S in Material Master?  Do I have to follow the SAP standard setting in the material type for the following material types: - ROH (Raw materials) -> moving average price - HALB (Semifinished products) ->

11g之后,通过v$wait_chains视图诊断数据库hang和Contention 11g之前,通常我们数据库hang住了之后,我们会对数据库做hang analyze来进行分析,在11g之后,我们可以通过一个新的视图v$wait_chains来诊断数据库hang和contention.在11gR1这个版本里面,Oracle通过diag进程实现了一个功能,每隔3秒做一次本地的hang analyze,每隔10秒做一次global的hang analyze.而这些信息会存放在内存里面,Orac

安装虚拟机 新建虚拟机 为新建的虚拟机起名,默认保存路径为前面设置的默认路径 指定虚拟机内存大小 指定虚拟机网卡连接到外部网络还是内部网络(或专用网络) 创建虚拟硬盘,指定硬盘存储路径及硬盘大小 选择安装文件的引导路径,支持光盘安装,ISO安装等方式. 这里我们选择通过光驱引导的方式来安装系统 完成虚拟机设置. 右键点击新建的虚拟机,设置可以更改虚拟机的配置选项. 将ISO文件加载到虚拟机中,即可以实现光盘引导功能. 启动虚拟机-- 安装系统 Hyper - V (四),布布扣,bubuko.c

1,统计数据的基本情况,包括微博总数,用户总数,最活跃和最不活跃的用户id #!/bin/sh source_dir=/home/minelab/data/DATA source_file_name=userinfo_00_au_1_out source_file=$source_dir/$source_file_name #source_file=test.src out_dir=/home/minelab/liweibo/daV out_file_name=basic_satic.txt o

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