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Mahout——入门

一、Mahout简介

成都创新互联坚持“要么做到,要么别承诺”的工作理念,服务领域包括:成都网站建设、做网站、企业官网、英文网站、手机端网站、网站推广等服务,满足客户于互联网时代的郾城网站设计、移动媒体设计的需求,帮助企业找到有效的互联网解决方案。努力成为您成熟可靠的网络建设合作伙伴!

       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Mahout

http://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=/usr/local/mahout-distribution-0.9

export MAHOUT_CONF_DIR=$MAHOUT_HOME/conf

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

 

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:

        

Mahout——入门

       

五、使用Mahout之入门级使用

5.1、启动Hadoop

5.2、下载测试数据

    a.下载一个文件synthetic_control.data,下载地址http://archive.ics.uci.edu/ml/databases/synthetic_control/synthetic_control.data,并把这个文件放在$MAHOUT_HOME目录下。

 

  5.3、上传测试数据

c.创建测试目录testdata,并把数据导入到这个tastdata目录中(这里的目录的名字只能是testdata)

hadoop fs -mkdir –p /user/root/testdata

 

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5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。

Mahout——入门

 

 

 


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