這篇文章跟大家分析一下“mahout算法集的示例分析”。內容詳細易懂，對“mahout算法集的示例分析”感興趣的朋友可以跟著小編的思路慢慢深入來閱讀一下，希望閱讀后能夠對大家有所幫助。下面跟著小編一起深入學習“mahout算法集的示例分析”的知識吧。
算法類 | 算法名 | 中文名 |
分類算法 | Logistic Regression | 邏輯回歸 |
Bayesian | 貝葉斯 | |
SVM | 支持向量機 | |
Perceptron | 感知器算法 | |
Neural Network | 神經網絡 | |
Random Forests | 隨機森林 | |
Restricted Boltzmann Machines | 有限波爾茲曼機 | |
聚類算法 | Canopy Clustering | Canopy聚類 |
K-means Clustering | K均值算法 | |
Fuzzy K-means | 模糊K均值 | |
Expectation Maximization | EM聚類（期望最大化聚類） | |
Mean Shift Clustering | 均值漂移聚類 | |
Hierarchical Clustering | 層次聚類 | |
Dirichlet Process Clustering | 狄里克雷過程聚類 | |
Latent Dirichlet Allocation | LDA聚類 | |
Spectral Clustering | 譜聚類 | |
關聯規則挖掘 | Parallel FP Growth Algorithm | 并行FP Growth算法 |
回歸 | Locally Weighted Linear Regression | 局部加權線性回歸 |
降維/維約簡 | Singular Value Decomposition | 奇異值分解 |
Principal Components Analysis | 主成分分析 | |
Independent Component Analysis | 獨立成分分析 | |
Gaussian Discriminative Analysis | 高斯判別分析 | |
進化算法 | 并行化了Watchmaker框架 |
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推薦/協同過濾 | Non-distributed recommenders | Taste(UserCF, ItemCF, SlopeOne） |
Distributed Recommenders | ItemCF | |
向量相似度計算 | RowSimilarityJob | 計算列間相似度 |
VectorDistanceJob | 計算向量間距離 | |
非Map-Reduce算法 | Hidden Markov Models | 隱馬爾科夫模型 |
集合方法擴展 | Collections | 擴展了java的Collections類 |
Mahout的常用聚類算法
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
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