# 在Hadoop中实现KMeans算法的完整指南
KMeans是一种常用的聚类算法，它通过迭代分配数据点到不同的聚类中心来实现数据分组。Hadoop提供了一个强大的工具集，用于大规模数据处理，在Hadoop环境中实现KMeans算法不仅可以加速计算，还可以处理海量数据。本文将引导您如何在Hadoop上实现KMeans算法，包括流程、代码示例和图示。
## 实现流程
我们可以将实现KMean
温馨提示：如果使用电脑查看图片不清晰，可以使用手机打开文章单击文中的图片放大查看高清原图。 1文章编写目的JMX（Java Management Extensions，即Java管理扩展）做Java开发的人都比较熟悉，它提供了一种在运行时动态资源的监控指标。JMX主要用于配置和监控资源状态，使用它可以监视和管理Java虚拟机。本篇文章Fayson主要介绍如何使用Cloudera Manager为H
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2024-01-23 23:02:38
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$mahout seqdumper -i output/clusters-1/part-r-00000直接在控制台上显示，要写入文件可以在后面加上-o <输出路径> mahout中的kmeans结果分析
运行官网上的mahout kmeas示例，结果文件夹有clusteredPoints，clusters-N，
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2024-08-12 19:01:37
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参考了的代码。不过他的代码细节上有点问题。主要在于对于质心的处理上，他的代码中将前面的序号也作为数据进行求距离，但是这里是不用的。 kmeans基本思想就是在一个点集中随机选取k个点作为初始的质心，然后在以这K个点求点集中其他点和这质心的距离，并且按照最近的原则，将这个点集分成k个类，接着在这k个类中求其质心，接着便是迭代，一直到质心不变或者SSE小于某个阈值或者达到指定的迭代次数。不过
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2024-06-26 15:34:46
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MR是分布式数据处理工具，在处理大数据的时候，会消耗占用大量的资源YARN(资源管理) =》MR若没有一个相应的角色对于资源使用情况进行管理，有可能会造成资源的冲突或者浪费对于1T的文件内容进行排序问题？1、安装大小切割成快，会造成字符被切碎了 2、按照行数切割（每10万行切割一次）（一次IO）3、切割之后，经过服务器的处理，每一个小文件内部有序，但是小文件之间无序 
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2023-07-12 13:33:31
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Kmeans算法及简单案例Kmeans算法流程选择聚类的个数k.任意产生k个聚类，然后确定聚类中心，或者直接生成k个中心。对每个点确定其聚类中心点。再计算其聚类新中心。重复以上步骤直到满足收敛要求。（通常就是确定的中心点不再改变。）Kmeans算法流程案例将下列数据点用K-means方法进行聚类（这里使用欧式距离作为度量，K取值为2） P1~P15这15个数据点的二维坐标图如下：指定P1、P2为初
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2023-08-25 16:25:56
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kudu 1.7官方：https://kudu.apache.org/ 一 简介kudu有很多概念，有分布式文件系统（HDFS），有一致性算法（Zookeeper），有Table（Hive Table），有Tablet（Hive Table Partition），有列式存储（Parquet），有顺序和随机读取（HBase），所以看起来kudu是一个轻量级的 HDFS + Zookeepe
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2023-05-29 15:40:55
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# 使用Hadoop实现K-means算法
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够教你如何使用Hadoop实现K-means算法。下面将详细介绍整个过程，并提供每个步骤所需的代码和注释。
## K-means算法概述
K-means算法是一种常用的聚类算法，用于将一组数据点分成K个不同的簇。该算法的基本思想是通过迭代优化迭代中心点的位置，使得每个数据点到最近的中心点的距离最小化。
## 实现
原创
2023-08-01 10:43:52
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kmeans是最著名的聚类算法，聚类算法就是计算种群中的距离，根据距离的远近将数据划分为多个族群。kmeans算法首先需要确定k的数量，即全部样本所包含类别的数量。然后选择k个初始中心点，之后我们计算所有样本点与k个中心点之间的距离，对于任意一个样本点，它与哪个中心点距离最小我们就将其分配到该中心点所在类。完成所有样本点的分配后将重新计算中心点。重复上述过程，比较样本点与中心点的距离并将样本点重新
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2023-11-02 06:15:22
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hadoop是什么？Hadoop是一个开源的框架，可编写和运行分不是应用处理大规模数据，是专为离线和大规模数据分析而设计的，并不适合那种对几个记录随机读写的在线事务处理模式。Hadoop=HDFS（文件系统，数据存储技术相关）+ Mapreduce（数据处理），Hadoop的数据来源可以是任何形式，在处理半结构化和非结构化数据上与关系型数据库相比有更好的性能，具有更灵活的处理能力，不管任何数据形式
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2023-08-16 17:58:43
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Kmeans是一种经典的聚类算法，所谓聚类，是指在没有给出目标的情况下，将样本根据某种关系分为某几类。那在kmeans中，是根据样本点间的距离，将样本n分为k个类。K-means实现步骤：1.首先，输入数据N并确定聚类个数K。2.初始化聚类中心 ：随机选K个初始中心点。 3.计算所有样本N与K个中心点的距离，将其归到距离最近的一簇。4.针对每一簇，计算该簇内所有样本到中心点距离的均值，最为新的中心
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2023-06-21 22:09:18
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新手发帖，很多方面都是刚入门，有错误的地方请大家见谅，欢送批评指正前次给出了hadoop之测试KMeans(一)：运行源码实例，这次来分析一下整个MapReduce的输出结果。测试数据文件依然是文一中提到的15组数据：(20,30) (50,61) (20,32) (50,64) (59,67)(24,34) (19,39) (20,32) (50,65) (50,77) (20,30) (20,31) (20,32) (50,64) (50,67)先上一张我懂得的这个程序的一个流程图，尤其注意数据<key, value>的输入输出方面。现在开始分析输出结果，旁边用--***--的
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2013-05-28 23:15:00
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K均值（K-means）算法 K-means 算法是最为经典的基于划分的聚类方法，是十大经典数据挖掘算法之一。K-means算法的基本思想是：以空间中k个点为形心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法，逐次更新各簇的形心的值，直至得到最好的聚类结果。（形心可以是实际的点、或者是虚拟点） 假
原创
2021-08-01 15:41:56
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机器学习：Kmeans聚类算法总结及GPU配置加速demoKmeans算法介绍版本1：利用sklearn的kmeans算法，CPU上跑版本2：利用网上的kmeans算法实现，GPU上跑版本3：利用Pytorch的kmeans包实现，GPU上跑相关资料 Kmeans算法介绍算法简介该算法是一种贪心策略，初始化时随机选取N个质心，不断迭代，让周围元素到质心的误差累积和最小，从而找到质心或者说对应的簇
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2024-03-22 21:14:26
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Kmeans原理介绍聚类介绍聚类kmeans 算法是一个无监督学习过程。一般是用来对数据对象按照其特征属性进行分组。经常被应用在客户分群、欺诈检测、图像分析领域。K-means是最有名并且最经常使用的聚类算法算法介绍：KMeans算法的基本思想是初始随机给定K个簇中心，按照最邻近原则把待分类样本点分到各个簇，然后按照平均法重新计算各个簇的质心，从而确定簇心，一直迭代，直到簇心的移动距离小于某个给定
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2023-12-31 16:58:50
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原标题：Kmeans算法的Python实现Kmeans聚类kmeansK-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。k个初始类聚类中心点的选取对聚类结果具有较大的影响，因为在该算法第一步中是随机的选取任意k个对象作为初始聚类的中心，初始地代表一个簇。
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2023-08-21 19:27:01
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k-means算法此次的作业是要求我们利用所学知识实现利用python实现k-means算法，首先我们先来简单的介绍一下k-means算法： k-means算法接受输入量k；然后将n个数据对象划分为k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”来进行计算的。算法实现思路k-means算法是一种基于
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2023-08-11 22:14:29
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前言k-means算法是数据挖掘十大经典算法之一，已出现了很多的改进或改良算法。例如1、对k的选择可以先用一些算法，分析数据的分布，如重心和密度等，然后选择合适的k。2、有人提出了二分k均值（bisecting k-means）算法，它对初始的k个质心的选择就不太敏感。3、基于图划分的谱聚类算法，能够很好地解决非凸数据的聚类。一、Canopy算法配合初始聚类1.1、算法原理选择质心，T1圆内的点归
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2024-06-06 11:01:05
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刚刚研究了Kmeans。Kmeans是一种十分简单的聚类算法。可是他十分依赖于用户最初给定的k值。它无法发现随意形状和大小的簇。最适合于发现球状簇。他的时间复杂度为O(tkn)。kmeans算法有两个核心点：计算距离的公式&推断迭代停止的条件。一般距採用欧式距离等能够随意。推断迭代停止的条件能够有：1） 每一个簇的中心点不再变化则停止迭代2）全部簇的点与这个簇的中心点的误差平方和（SSE）
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2023-05-26 23:49:52
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python实现kmeans与kmeans++方法
一.kmeans聚类：基本方法流程1.首先随机初始化k个中心点2.将每个实例分配到与其最近的中心点，开成k个类3.更新中心点，计算每个类的平均中心点4.直到中心点不再变化或变化不大或达到迭代次数优缺点：该方法简单，执行速度较快。但其对于离群点处理不是很好，这是可以去除离群点。kmeans聚类的主要缺点是
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2023-06-27 10:36:22
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