您的足迹:首页 > 机器学习 >Mahout学习之Mahout简介、安装、配置、入门程序测试

Mahout学习之Mahout简介、安装、配置、入门程序测试

一、Mahout简介

查了Mahout的中文意思——驭象的人,再看看Mahout的logo,好吧,想和小黄象happy地玩耍,得顺便陪陪这位驭象人耍耍了...

附logo:

(就是他,骑在象头上的那个Mahout) 

步入正文啦:

       Mahout 是一个很强大的数据挖掘工具,是一个分布式机器学习算法的集合,包括:被称为Taste的分布式协同过滤的实现、分类、聚类等。Mahout最大的优点就是基于hadoop实现,把很多以前运行于单机上的算法,转化为了MapReduce模式,这样大大提升了算法可处理的数据量和处理性能。

在Mahout实现的机器学习算法:

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

二、Mahout安装、配置 

一、下载Mahouthttp://archive.apache.org/dist/mahout/

二、解压

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

三、配置环境变量

3.1、配置Mahout环境变量

# set mahout environment

export MAHOUT_HOME=/home/yujianxin/mahout/mahout-distribution-0.9

export MAHOUT_CONF_DIR=$MAHOUT_HOME/conf

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

3.2、配置Mahout所需的Hadoop环境变量

 # set hadoop environment

export HADOOP_HOME=/home/yujianxin/hadoop/hadoop-1.1.2 

export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/conf 

export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin

export HADOOP_HOME_WARN_SUPPRESS=not_null


四、验证Mahout是否安装成功

        执行命令mahout。若列出一些算法,则成功,如图:

        

       

五、使用Mahout 之入门级使用

5.1、启动Hadoop

5.2、下载测试数据

           http://archive.ics.uci.edu/ml/databases/synthetic_control/链接中的synthetic_control.data

5.3、上传测试数据

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

5.4  使用Mahout中的kmeans聚类算法,执行命令:

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

花费9分钟左右完成聚类 。 

5.5 查看聚类结果

    执行hadoop fs -ls /user/root/output,查看聚类结果。

齐活,收工。Mahout继续学习中......

本博客所有文章如无特别注明均为原创。作者:数据为王复制或转载请以超链接形式注明转自 数据为王
原文地址《Mahout学习之Mahout简介、安装、配置、入门程序测试

相关推荐


  • blogger

发表评论

路人甲 表情
看不清楚?点图切换 Ctrl+Enter快速提交

网友评论(0)