大数据十大经典算法讲解
大数据十大经典算法SVM-讲解PPT
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目录
• 引言 • SVM基本原理 • SVM模型构建与优化 • SVM在大数据处理中的应用 • SVM算法实现与编程实践 • SVM算法性能评估与改进 • 总结与展望
01 引言
算法概述
SVM（Support Vector Machine，支持向量机）是一种监督学习模型，用于数据 分类和回归分析。
性能评估方法
01
准确率评估
通过计算模型在测试集上的准确率来评估SVM算法的性能，准确率越
高，说明模型分类效果越好。
02
混淆矩阵评估
通过构建混淆矩阵，可以计算出精确率、召回率、F1值等指标，更全面
地评估SVM算法的性能。
03
ROC曲线和AUC值评估
通过绘制ROC曲线并计算AUC值，可以评估SVM算法在不同阈值下的
核函数是SVM的重要组成部分 ，可将数据映射到更高维的空 间，使得原本线性不可分的数 据变得线性可分。常见的核函 数有线性核、多项式核、高斯 核等。
SVM的性能受参数影响较大， 如惩罚因子C、核函数参数等 。通过交叉验证、网格搜索等 方法可实现SVM参数的自动调 优，提高模型性能。
SVM在文本分类、图像识别、 生物信息学等领域有广泛应用 。通过具体案例，可深入了解 SVM的实际应用效果。
SVM算法实现步骤
模型选择
选择合适的SVM模型，如CSVM、ν-SVM或One-class SVM等。
模型训练
使用准备好的数据集对SVM模 型进行训练，得到支持向量和 决策边界。
数据准备
准备用于训练的数据集，包括 特征提取和标签分配。
参数设置
设置SVM模型的参数，如惩罚 系数C、核函数类型及其参数 等。
大数据十大经典算法kNN讲解
可解释性差
KNN算法的分类结果只依赖于最近 邻的样本，缺乏可解释性。
无法处理高维数据
随着维度的增加，数据点之间的距离 计算变得复杂，KNN算法在高维空 间中的性能会受到影响。
对参数选择敏感
KNN算法中需要选择合适的K值，不 同的K值可能会影响分类结果。
04
KNN算法的改进与优化
基于距离度量的优化
与神经网络算法的比较
神经网络算法
神经网络算法是一种监督学习算法，通过训练神经元之间的权重来学习数据的内 在规律。神经网络算法在处理大数据集时需要大量的计算资源和时间，因为它的 训练过程涉及到复杂的迭代和优化。
KNN算法
KNN算法的训练过程相对简单，不需要进行复杂的迭代和优化。此外，KNN算 法对于数据的分布和规模不敏感，因此在处理不同规模和分布的数据集时具有较 好的鲁棒性。
对数据分布不敏感
KNN算法对数据的分布不敏感， 因此对于非线性问题也有较好 的分类效果。
简单直观
KNN算法原理简单，实现直观， 易于理解。
分类准确度高
基于实例的学习通常比基于规 则或判别式的学习更为准确。
对异常值不敏感
由于KNN基于实例的学习方式， 异常值对分类结果影响较小。
缺点
计算量大
KNN算法需要计算样本与所有数据 点之间的距离，因此在大规模数据集 上计算量较大。
欧氏距离
适用于数据特征呈正态分布的情况，但在非 线性可分数据上表现不佳。
余弦相似度
适用于高维稀疏数据，能够处理非线性可分 问题。
曼哈顿距离
适用于网格结构的数据，但在高维数据上计 算量大。
皮尔逊相关系数
适用于衡量两组数据之间的线性关系。
K值选择策略的优化
十大经典大数据算法
十大经典大数据算法大数据算法是指应用于大规模数据集的算法，旨在从这些数据中提取有价值的信息和洞察力。
下面是十大经典大数据算法的介绍：1. MapReduce算法：MapReduce是一种用于处理大规模数据集的编程模型，它将任务分成多个子任务并在分布式计算环境中并行执行。
这种算法在Google的大数据处理框架Hadoop中得到广泛应用。
2. PageRank算法：PageRank是一种用于评估网页重要性的算法，通过分析网页之间的链接关系来确定网页的排名。
它在谷歌搜索引擎的排名算法中起到了重要作用。
3. Apriori算法：Apriori算法用于挖掘关联规则，通过发现数据集中的频繁项集来识别项目之间的关联。
该算法在市场篮子分析和推荐系统中有广泛应用。
4. k-means算法：k-means算法是一种聚类算法，用于将数据集划分为k个不重叠的簇。
该算法在数据挖掘和图像分析中常用于聚类分析。
5. 随机森林算法：随机森林是一种集成学习算法，通过构建多个决策树并对它们的结果进行投票来进行分类或回归。
该算法在数据挖掘和机器学习中常用于分类和预测问题。
6. SVM算法：支持向量机（SVM）是一种监督学习算法，用于进行分类和回归分析。
它通过构建一个最优的超平面来将不同类别的样本分开。
7. LDA算法：潜在狄利克雷分配（LDA）是一种用于主题建模的生成模型，用于从文本数据中发现隐藏的主题结构。
该算法在自然语言处理和信息检索中有广泛应用。
8. 特征选择算法：特征选择是一种用于从数据集中选择最相关特征的方法。
常用的特征选择算法包括信息增益、卡方检验和互信息等。
9. 随机梯度下降算法：随机梯度下降是一种用于优化模型参数的迭代优化算法。
该算法通过计算损失函数的梯度来更新模型参数，从而最小化损失函数。
10. 奇异值分解算法：奇异值分解（SVD）是一种矩阵分解方法，用于降低数据维度和提取数据的主要特征。
该算法在推荐系统和图像处理中常用于降维和特征提取。
大数据常用的算法
大数据常用的算法标题：大数据常用的算法引言概述：随着大数据时代的到来，大数据算法成为处理海量数据的重要工具。
本文将介绍大数据常用的算法，帮助读者更好地了解大数据处理的方法和技术。
一、聚类算法1.1 K均值算法：是一种常用的聚类算法，通过迭代计算数据点之间的距离，将数据点划分为K个簇。
1.2 DBSCAN算法：基于密度的聚类算法，能够发现任意形状的簇，并对噪声数据点进行过滤。
1.3 层次聚类算法：通过构建树状结构的聚类，将数据点逐层聚合，形成层次化的簇结构。
二、分类算法2.1 决策树算法：通过构建树状结构的决策规则，将数据点划分为不同的类别。
2.2 逻辑回归算法：用于处理二分类问题，通过逻辑函数对数据进行分类。
2.3 随机森林算法：基于多个决策树的集成学习算法，提高了分类准确度和泛化能力。
三、关联规则挖掘算法3.1 Apriori算法：用于发现频繁项集和关联规则，帮助分析数据中的关联性。
3.2 FP-growth算法：基于频繁模式树的挖掘算法，能够高效地挖掘大规模数据集中的频繁项集。
3.3 Eclat算法：基于垂直数据表示的关联规则挖掘算法，适用于稠密数据集。
四、回归算法4.1 线性回归算法：通过线性模型对数据进行拟合，预测连续性变量的取值。
4.2 支持向量机回归算法：基于支持向量机理论的回归算法，能够处理非线性回归问题。
4.3 岭回归算法：通过加入正则化项，解决多重共线性问题，提高回归模型的泛化能力。
五、降维算法5.1 主成分分析算法：通过线性变换将高维数据转化为低维数据，保留数据的主要信息。
5.2 t-SNE算法：用于可视化高维数据，通过保持数据点之间的相对距离，将数据映射到二维或三维空间。
5.3 自编码器算法：通过神经网络模型学习数据的压缩表示，实现高维数据的降维和重构。
结论：大数据算法在数据处理和分析中发挥着重要作用，不同的算法适用于不同的场景和问题。
通过了解和应用这些常用算法，可以更好地处理和利用大数据资源，实现数据驱动的决策和创新。
大数据常用的算法
大数据常用的算法引言概述：在当今信息时代，大数据已经成为各行各业的关键资源。
然而，处理大数据并从中提取有用的信息并不容易。
为了解决这个问题，大数据算法应运而生。
本文将介绍几种常用的大数据算法，包括分类算法、聚类算法、关联规则挖掘算法和推荐算法。
一、分类算法：1.1 决策树算法：决策树是一种基于树形结构的分类模型，通过对数据集进行分割，将数据划分为不同的类别。
决策树算法可以根据特征的重要性进行特征选择，从而提高分类的准确性。
1.2 朴素贝叶斯算法：朴素贝叶斯算法基于贝叶斯定理，假设特征之间相互独立，通过计算后验概率来进行分类。
朴素贝叶斯算法具有快速训练和分类速度快的优点，适用于处理大规模数据集。
1.3 支持向量机算法：支持向量机算法通过构建一个超平面来进行分类，使得不同类别的样本之间的间隔最大化。
支持向量机算法可以处理高维数据，并且对于噪声和异常点具有较好的鲁棒性。
二、聚类算法：2.1 K均值算法：K均值算法是一种基于距离的聚类算法，通过迭代计算样本与聚类中心之间的距离，并将样本分配到距离最近的聚类中心。
K均值算法可以自动发现数据中的簇，并且对于大规模数据集有较好的可扩展性。
2.2 DBSCAN算法：DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法，通过计算样本点的密度来划分簇。
DBSCAN算法可以处理不规则形状的簇，并且对于噪声和异常点具有较好的鲁棒性。
2.3 层次聚类算法：层次聚类算法通过计算样本之间的相似度来构建聚类层次，可以根据需要选择不同的相似度度量方法。
层次聚类算法可以自动发现数据中的层次结构，并且对于大规模数据集有较好的可扩展性。
三、关联规则挖掘算法：3.1 Apriori算法：Apriori算法是一种频繁项集挖掘算法，通过计算项集的支持度来发现频繁项集。
Apriori算法可以用于发现数据中的关联规则，并且对于大规模数据集有较好的可扩展性。
3.2 FP-Growth算法：FP-Growth算法是一种基于前缀树的频繁项集挖掘算法，通过构建频繁模式树来发现频繁项集。
大数据常用的算法
大数据常用的算法一、引言随着大数据时代的到来，大数据分析已经成为各个行业的重要组成部分。
而在大数据分析过程中，算法的选择和应用起着至关重要的作用。
本文将介绍大数据常用的算法，包括聚类算法、分类算法、关联规则挖掘算法和推荐算法。
二、聚类算法1. K均值算法K均值算法是一种常用的聚类算法，它将数据集划分为K个簇，每个簇都具有相似的特征。
算法的步骤如下：a. 随机选择K个初始聚类中心；b. 根据欧氏距离计算每个样本与聚类中心的距离，并将样本分配到距离最近的簇；c. 更新聚类中心，将每个簇的中心点更新为该簇内所有样本的均值；d. 重复步骤b和c，直到聚类中心不再改变或达到最大迭代次数。
2. DBSCAN算法DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法，它将数据集划分为若干个密度相连的簇。
算法的步骤如下：a. 随机选择一个未被访问的样本点；b. 以该样本点为中心，找出其邻域内的所有样本点；c. 如果该样本点的邻域内包含至少MinPts个样本点，则将其作为核心对象，并创建一个新的簇；d. 以核心对象的邻域内的样本点为中心，继续寻找新的样本点，并将其加入到簇中；e. 重复步骤c和d，直到所有的样本点都被访问。
三、分类算法1. 决策树算法决策树算法是一种常用的分类算法，它通过构建树形结构来对数据进行分类。
算法的步骤如下：a. 选择一个最佳的属性作为根节点；b. 根据该属性的取值将数据集划分为若干个子集；c. 对每个子集递归地重复步骤a和b，直到子集中的样本属于同一类别或者达到停止条件；d. 构建决策树。
2. 支持向量机算法支持向量机算法是一种常用的二分类算法，它通过在高维空间中找到一个最优超平面来进行分类。
算法的步骤如下：a. 将样本点映射到高维空间；b. 在高维空间中找到一个最优超平面，使得正负样本点之间的间隔最大化；c. 根据超平面将样本进行分类。
四、关联规则挖掘算法1. Apriori算法Apriori算法是一种常用的关联规则挖掘算法，它通过挖掘频繁项集来发现数据集中的关联规则。
大数据常用的算法
大数据常用的算法一、引言在大数据时代，数据量的爆炸式增长给数据处理和分析带来了巨大的挑战。
为了从海量数据中提取有价值的信息，我们需要借助各种算法来处理和分析数据。
本文将介绍一些大数据常用的算法，包括数据预处理、数据挖掘、机器学习和深度学习等方面的算法。
二、数据预处理算法1. 数据清洗算法数据清洗是指对数据中的噪声、缺失值、异常值等进行处理，以提高数据的质量和准确性。
常见的数据清洗算法包括删除重复数据、填充缺失值、平滑数据、处理异常值等。
2. 数据变换算法数据变换是指将原始数据转化为适合模型分析的形式。
常见的数据变换算法包括标准化、归一化、离散化、主成份分析等。
三、数据挖掘算法1. 关联规则挖掘算法关联规则挖掘是指从大规模数据集中发现项集之间的关联关系。
常见的关联规则挖掘算法包括Apriori算法、FP-Growth算法等。
2. 聚类算法聚类是指将数据集中具有相似特征的数据对象归类到一起。
常见的聚类算法包括K-means算法、DBSCAN算法等。
3. 分类算法分类是指根据已有的数据集构建分类模型，对新的数据进行分类预测。
常见的分类算法包括决策树算法、朴素贝叶斯算法、支持向量机算法等。
四、机器学习算法1. 监督学习算法监督学习是指通过已有的标记数据集来训练模型，然后对新的数据进行预测。
常见的监督学习算法包括线性回归算法、逻辑回归算法、随机森林算法等。
2. 无监督学习算法无监督学习是指从未标记的数据集中发现隐藏的模式和结构。
常见的无监督学习算法包括聚类算法、主成份分析算法等。
3. 强化学习算法强化学习是指通过与环境的交互学习，以获得最大的积累奖励。
常见的强化学习算法包括Q-learning算法、Deep Q Network算法等。
五、深度学习算法深度学习是机器学习的一种方法，通过建立多层神经网络模型来学习数据的特征表示。
常见的深度学习算法包括卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等。
六、总结本文介绍了大数据常用的算法，包括数据预处理、数据挖掘、机器学习和深度学习等方面的算法。
大数据常用的算法
大数据常用的算法引言概述：随着信息技术的发展，大数据已经成为了当今社会的热门话题。
大数据的处理和分析需要借助各种算法来提取有价值的信息。
本文将介绍大数据常用的算法，包括聚类分析、关联规则挖掘、分类算法、回归分析和推荐系统算法。
一、聚类分析：1.1 K-means算法：K-means是一种常用的聚类算法，它将数据集分成K个簇，每个簇都有一个代表性的中心点。
该算法通过迭代计算，将数据点分配到最近的簇中，并更新簇的中心点，直到达到收敛条件。
1.2 DBSCAN算法：DBSCAN是一种基于密度的聚类算法，它通过定义邻域半径和最小邻居数来划分簇。
该算法将密度相连的数据点划分为一个簇，并通过扩展核心对象的方式逐渐扩展簇的大小。
1.3 层次聚类算法：层次聚类是一种自底向上或自顶向下的聚类方式。
该算法通过计算数据点之间的相似度或距离来构建聚类树或聚类图，最终将数据点划分为不同的簇。
二、关联规则挖掘：2.1 Apriori算法：Apriori算法是一种挖掘频繁项集和关联规则的经典算法。
该算法通过迭代计算，生成候选项集，并通过剪枝策略来减少计算量。
最终，Apriori 算法可以找到频繁项集和关联规则。
2.2 FP-growth算法：FP-growth算法是一种基于前缀树的关联规则挖掘算法。
该算法通过构建FP树来表示数据集，并利用频繁模式的特性来高效地挖掘关联规则。
2.3 Eclat算法：Eclat算法是一种基于垂直数据格式的关联规则挖掘算法。
该算法通过交易数据库的交易项集来构建倒排索引表，并利用倒排索引表来高效地挖掘频繁项集和关联规则。
三、分类算法：3.1 决策树算法：决策树是一种基于树结构的分类算法。
该算法通过对数据集进行递归划分，构建一个树状模型，用于预测新数据的分类。
常用的决策树算法包括ID3、C4.5和CART。
3.2 支持向量机算法：支持向量机是一种二分类的线性分类算法，它通过在特征空间中构建一个超平面来进行分类。
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一个运行结果
一个实验
所有实验都是在实验室搭建的Ｈａｄｏｏｐ平台 上运行的．平台有５ 台机器，都是四核Ｉｎｔｅ ｌ Ｃｏｒｅｉ３处理器，４ＧＢ内存．Ｈａｄｏｏ ｐ版本０．２０．２， ｊａｖａ版本１．６．２５．每台机器之间用千 兆以太网 卡，通过交换机连接．实验所用的数据是人工数 据，维度是４８维．为了测试算法的性能，实验 中构 造了分别含有10^4，10^5,10^6，2*10^6 条 记录的数据来进行测试．由于ＫＭｅａｎｓ算法 中有 随机初始化中心点的操作，因此对每一组实验重 复执行２５次，取其平均执行时间作为最终实验 结 果
一组实验结果
一组不好的初始点产生的 Kmeans算法结果
二分kmeans产生的结果
要强调的是尽管只是这一组实验不得以得出二分kmeans的 优越性，但是经过大量实验得出的结论却是在大多数情况下 二分kmeans确实优于朴素的kmeans算法。
全局最小值
二分kmeans真 的能使SSE达 到全局最小值 吗？
K值的选择以及坏点的剔除
讨论k值、剔除坏点的意义何在？下面以一个例 子来说明k值的重要性。
有一组关于湿度和温 度的数据想把它划分 为冬天和夏天两部分。
（k=2）
气象学家打了个盹不小 心把（100℃,1000%） 和（101℃,1100%）加 入了数据，并不幸选取 （100℃,1000%）作为 其中一个初始点
带canopy预处理的kmeans 算法的优点
canopy可以自动帮我我们确定k值。
• 有多少canopy，k值就选取多少。 Canopy可以帮我们去除“坏点”。
• 去除离群的canopy
带canopy预处理的kmeans 算法的新挑战
Canopy预处理这么好， 我们以后就用它好了！
我看不见得，它虽然解决 kmeans当中的一些问题， 但其自身也引进了新的问题： t1、t2的选取。
The algorithm of Kmeans
小组成员：徐佳、张俊飞、刘志伟、孔祥玉
主要内容：
聚类算法简介 Kmeans算法详解 Kmeans算法的缺陷及若干改进 Kmeans的单机实现与分布式实现策略
Kmeans实战
聚类算法简介
1
聚类的目标：将一组向量分成若干组，组内数据是相似的， 而组间数据是有较明显差异。
Min of three due to the EuclidDistance
Kmeans算法详解（4）
步骤四：迭代计算中心点
Kmeans算法详解（5）
步骤五：收敛
Kmeans算法流程
1.从数据中随机抽取k个点作为初始聚类 的中心，由这个中心代表各个聚类 2.计算数据中所有的点到这k个点的距离， 将点归到离其最近的聚类里 3.调整聚类中心，即将聚类的中心移动到 聚类的几何中心（即平均值）处，也就是 k-means中的mean的含义 4.重复第2步直到聚类的中心不再移动， 此时算法收敛 最后kmeans算法时间、空间复杂度是： 时间复杂度：上限为O(tKmn)，下限为Ω （Kmn）其中，t为迭代次数，K为簇的数 目，m为记录数，n为维数 空间复杂度：O((m+K)n)，其中，K为簇 的数目，m为记录数，n为维数
从前面的讲解可以看到二分 kmeans算法的思想有点类 似于贪心思想。但是我们会 发现贪心的过程中有不确定 的因素比如：二分一个聚类 时选取的两个中间点是随机 的，这会对我们的策略造成 影响。那么如此一来二分 kmeans算法会不会达到全 局最优解呢？答案是：会！ 尽管你可能惊诧于下面的说 法，但全局最小值的定义却 是：可能的最好结果。
于是得到两个很不靠 谱的聚类结果。
为什么会出错？
究竟哪里错 了！！！
上面的例子当中出错的原因 很明显。凭直觉我们很容易 知道不可能有这样的天气— —它的气温是100℃，湿度 是1100%。可见坏点对 kmeans的影响之大。另一 方面，季节有春夏秋冬之分， 而我们强行的把它们分为夏 冬两个类也是不太合理的。 如果分为四个类我们也许可 以“中和”掉坏点的影响。
大数据下kmeans算法的并 行策略
单挑OR群殴？！
VS
大数据下kmeans算法的并 行策略
面对海量数据时，传统的聚类算法存在着单位时 间内处理量小、面对大量的数据时处理时间较长、 难以达到预期效果的缺陷以上算法都是假设数据都 是在内存中存储的，随着数据集的增大，基于内存 的ＫＭｅａｎｓ就难以适应．ＭａｐＲｅｄｕｃｅ 是一个为并行处理大量数据而设计的编程模型。
Kmeans算法都是假设数据都是在内存中存储的， 随着数据集的增大，基于内存的ＫＭｅａｎｓ就难 以适应．ＭａｐＲｅｄｕｃｅ是一个为并行处理大 量数据而设计的编程模型，它将工作划分为独立任 务组成的集合。
Map-reduce的过程简介
Map函数设计
１Ｍａｐ函数的设计 ＭａｐＲｅｄｕｃｅ框架中Ｍａｐ 函数 的输入为〈ｋｅｙ，ｖａｌｕｅ〉对，其 中：ｋｅｙ为输入数据记录的偏移量；ｖ ａｌｕｅ为当前样本的各维坐标值组成的 向量． 首先计算该向量到各个聚簇中心点的距离， 然后选择最小的距离的聚簇作为该样本所 属的簇，之后输出〈ｋｅｙ′，ｖａｌｕ ｅ′〉，其中ｋｅｙ′是距最近的聚簇的标 识符，ｖａｌｕｅ′为表示该样本的向 量．
算法改进后的实效
ａ的 的可 ｎ运 Ｋ以 ｓ行 Ｍ看 算效 ｅ出 法率 ａ：
要 ｎ基 远 ｓ于 远 算Ｍ 高 法ａ 于ｐ 传Ｒ 统ｅ 的ｄ Ｋｕ Ｍｃ ｅｅ
Q&A
http://www.ahj zj / http://m.ahj zj / http://j / / b / / http://www.j hdxj / http://3g.j hdxj / http://www.8b2. net/ / http://health.zhaoyuan365.co m/ / / /m/ http://www.dian / http://www.chem36.co m/ http://www.bj / / http://www.hljdxb / http://www.moo / http://www.dz http://www.tbjkids.co m http://www.hzdiyan.co m http://www.gu wxb.co m/ / http://www.uj bj / http://www.xcqs wj .com http://sx.xazj 治 疗 癫 痫 病 医院 癫痫医院 癫 痫 病 的 治 疗方法 治 疗 癫 痫 病 医院哪 家好 全 国 癫 痫 医 院排名 癫 痫 病 的 最 新治疗 方法 北京癫痫医院 北 京 癫 痫 病 专科医 院 北 京 癫 痫 病 医院 北 京 好 的 癫 痫病医 院 北 京 治 疗 癫 痫病的 医院 癫 痫 病 能 治 好吗 治 疗 癲 痫 病 好办法 治 疗 癫 痫 病 最好的 医院 治 疗 癫 痫 病 最好的 药 北 京 治 疗 癫 痫的医 院 儿 童 癫 痫 的 最新治 疗方法 北 京 儿 童 癫 痫病科 医院 癫痫治疗费用 癫 痫 治 疗 多 少钱 癫 痫 病 的 手 术费用 癫 痫 病 会 遗 传吗 癫痫遗传吗 癫 痫 病 的 早 期症状 癫痫病的症状 癫痫症状 小 儿 癫 痫 病 的早期 症状 儿 童 癫 痫 病 的早期 症状 癫 痫 病 是 怎 么引起 的 癫 痫 病 的 发 病原因 癫 痫 病 能 治 愈吗 癫 痫 病 可 以 治愈吗 北 京 治 愈 癫 痫病最 好的医 院 癫 痫 病 人 的 寿命 癫 痫 病 人 的 寿命多 长 治 疗 癫 痫 病 最好的 药 吃 什 么 药 治 癫痫最 有效 癫痫药
2 与分类区别：分类与聚类最大的区别在于分类的目标事先已 知，聚类也被称为无监督机器学习
3
聚类手段：传统聚类算法 ①划分法 ②层次方法 ③基于密 度方法 ④基于网络方法 ⑤基于模型方法
什么是Kmeans算法？
Q1：K是什么？A1：k是聚类算法当中类的个数。 Q2：means是什么？A2：means是均值算法。
决定性因素
Input & centroids
①数据的采集和抽象 ②初始的中心选择
Selected k
① k值的选定
MaxIterations & Convergence
①最大迭代次数 ②收敛值
factors？
Meassures
①度量距离的手段ຫໍສະໝຸດ 主要讨论初始中 心点
输入的数 据及K值 的选择
距离度 量
Reduce函数设计
Ｒｅｄｕｃｅ函数的输入是〈ｋｅｙ２，ｖａ ｌｕｅ２〉键值对，其中：ｋｅｙ２为聚簇的 标识符；ｖａｌｕｅ２为ｍａｐ节点处理的聚 簇中含有的样本的个数及用向量表示的聚簇的 中心点ｖｅｃｔｏｒｔｅｍｐ．输出为〈ｋｅ ｙ２′，ｖａｌｕｅ２′〉对，其中：ｋｅｙ′为 聚簇的标识符；ｖａｌｕｅ′为新的聚簇中 心．Ｒｅｄｕｃｅ函数首先从函数的输入中解 析出属于同一个聚簇的样本的个数及各个ｍａ ｐ节点传过来的ｖｅｃｔｏｒｔｅｍｐ，然后 将个数及各个ｖｅｃｔｏｒｔｅｍｐ相加，之 后将所得到的向量除以个数得到新的中心点坐 标。
Summary：Kmeans是用均值算法把数 据分成K个类的算法！
Kmeans算法详解（1）
步骤一：取得k个初始初始中心点
Kmeans算法详解（2）
步骤二：把每个点划分进相应的簇
Min of three due to the EuclidDistance
Kmeans算法详解（3）
步骤三：重新计算中心点
带canopy预处理的kmeans 算法
（1）将数据集向量化得到一个list后放 入内存，选择两个距离阈值：T1和T2。 （2）从list中任取一点P，用低计算成 本方法快速计算点P与所有Canopy之 间的距离（如果当前不存在Canopy， 则把点P作为一个Canopy），如果点P 与某个Canopy距离在T1以内，则将点 P加入到这个Canopy； （3）如果点P曾经与某个Canopy的距 离在T2以内，则需要把点P从list中删 除，这一步是认为点P此时与这个 Canopy已经够近了，因此它不可以再 做其它Canopy的中心了； （4）重复步骤2、3，直到list为空结 束