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Mahout-Clustering

 
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    3. **聚类**:包括K-means、Fuzzy K-means、Canopy Clustering等,用于将数据集分成多个具有相似特征的组。这些算法广泛应用于市场细分、用户分群和数据降维。 4. **矩阵分解**:如SVD(奇异值分解)和PMI(潜在...

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    3. **聚类**:K-Means、Fuzzy K-Means和Canopy Clustering等方法用于将数据分组到相似的集合中,无监督学习的一种常见应用。 4. **特征选择与降维**:通过PCA(主成分分析)和其他方法减少数据的维度,以便更有效地...

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    3. **聚类算法**:如K-Means、Fuzzy K-Means、Canopy Clustering,用于将相似的数据点分组到不同的簇中。这在市场细分、社交网络分析和图像处理中有重要作用。 4. **矩阵分解**:如SVD(奇异值分解)和ALS(交替...

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    2. 聚类(Clustering):包括K-Means、Fuzzy K-Means、Canopy Clustering等算法,用于将数据点自动分组到相似的集合中。 3. 分类(Classification):支持基于概率的朴素贝叶斯分类器(NaiveBayesTrainer)和其他...

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