原文出处： Liu_LongPo的专栏（@Liu_LongPo） 前面我们在是实现K-means算法的时候，提到了它本身存在的缺陷： 1.可能收敛到局部最小值 2.在大规模数据集上收敛较慢

营销等领域，相应的算法也非常的多。本文仅介绍一种最简单的聚类算法——k均值（k-means）算法。 4.4、K-means算法及其示例 k均值算法的计算过程非常直观： 1、从D中随机取k个元素，作为k个簇的各自的中心。

* @info 使用canopy生成和k-means聚类对新闻进行聚类 */ package unitNine; import org.apache.hadoop.conf.Configuration;

基于聚类算法的图像分割属于基于区域的技术。 1.2、K-Means算法 K-Means算法是基于距离相似性的聚类算法，通过比较样本之间的相似性，将形式的样本划分到同一个类别中，K-Means算法的基本过程为： 初始化常数

然而当时的我万万没有想到的是，如今自己也需要这样的算法了。 简单考虑了一下，打算用OpenCV读图，然后自己实现一下 K-means算法 来计算出给定图像中主要颜色。 对于聚类算法的综合性介绍可以参见这篇zhihu上的回答，

页，另一本有 1000 页呢？当然书页大的书的词也多。 聚类算法 9.1 K-means 聚类 K-means 需要用户设定一个聚类个数（ k ）作为输入数据，有时 k 值可能非常大（ 10

K-Means算法是最古老也是应用最广泛的聚类算法，它使用质心定义原型，质心是一组点的均值，通常该算法用于n维连续空间中的对象。 K-Means算法流程 step1：选择K个点作为初始质心 step2：repeat

DominantColor实现采用YUV色彩空间和K-均值聚类算法来查找一张图像的主色。

K-means方法是一种 非监督学习 的算法，它解决的是 聚类问题。 1、 算法简介 ：K-means方法是聚类中的经典算法，数据挖掘十大经典算法之一；算法接受参数k,然后将事先输入的n个数据对象

我们搭建了一个公共的Hadoop MapReduce在线测试平台，网址：cloudcomputing.ruc.edu.cn. 现在开放注册。下面我们详细介绍这个测试平台。 一．平台简介 欢迎来到云计算的世界，欢迎来到MapReduce

Hadoop进阶(LXZ) Hadoop进阶 一，配置文件参数说明 1，conf-site.xml < > 2，hdfs-site.xml ----------------------------------------

Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。

 Hadoop源码分析 HDFS 定稿: 2013-7-1 DataNode 定稿: 2013-8-7 NameNode DFSClient 源码版本: Hadoop-1.1.1 http://caibinbupt

Hadoop文档目录 下面的文档是一些概念介绍和操作教程，可帮助你开始使用Hadoop。如果遇到了问题，你可以向邮件列表求助或者浏览一下存档邮件。 · Hadoop快速入门 · Hadoop集群搭建

想要通过微软技术栈来尝试 Hadoop，看看他们到底能带来哪些功能么？我们这里列举出一些对你有帮助的资源。 去年， 微软曾宣布与 Hortonworks 合作 以将 Hadoop 带到 Windows

原文 http://www.jianshu.com/p/aa1b69d68b2f Hadoop就是解决了大数据（大到一台计算机无法进行存储，一台计算机无法在要求的时间内进行处理）的可靠存储和处理。

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