mahout,Mahout学习——Canopy Clustering

聚类是机器学习里很重要的一类方法,基本原则是将“性质相似”(这里就有相似的标准问题,比如是基于概率分布模型的相似性又或是基于距离的相似性)的对象尽可能的放在一个Cluster中而不同Cluster中对象尽可能不相似。对聚类算法而言,有三座大山需要爬过去:(1)、a large number of clusters,(2)、a high feature dimensionality,(3... [阅读全文]
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