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mahout学习mahout| 发表时间：2014-04-27 10:56 | 作者：wl101yjx
出处：http://blog.csdn.net
一、Mahout简介
查了Mahout的中文意思——驭象的人，再看看Mahout的logo，好吧，想和小黄象happy地玩耍，得顺便陪陪这位驭象人耍耍了...
附logo：
步入正文啦：
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
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=/home/yujianxin/mahout/mahout-distribution-0.9
export MAHOUT_CONF_DIR=$MAHOUT_HOME/conf
export PATH=$MAHOUT_HOME/conf:$MAHOUT_HOME/bin:$PATH
3.2、配置Mahout所需的Hadoop环境变量
# set hadoop environment
export HADOOP_HOME=/home/yujianxin/hadoop/hadoop-1.1.2
export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/conf
export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/conf
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin
export HADOOP_HOME_WARN_SUPPRESS=not_null
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：
五、使用Mahout 之入门级使用
5.1、启动Hadoop
5.2、下载测试数据
http://archive.ics.uci.edu/ml/databases/synthetic_control/链接中的synthetic_control.data
5.3、上传测试数据
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9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。
齐活，收工。Mahout继续学习中......
作者：wl101yjx 发表于2014-4-27 10:56:05
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Mahout 是机器学习和数据挖掘的一个分布式框架，区别于其他的开源数据挖掘软件，它是基于hadoop之上的； 所以hadoop的优势就是Mahout的优势. http://mahout.apache.org/ 上说的Scalable就是指hadoop的可扩展性. Mahout用map-reduce实现了部分数据挖掘算法，解决了并行挖掘的问题. 这里说的“解决”是一个初步的概念，很多算法由于各种原因是无法用map-reduce并行实现的. http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/mahout/ ), 解压；. 在MAHOUT_HOME/bin目录下，在mahout中添加:.
mahout部署实践
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一 下载mahout并解压. JAVA_HOME mahout运行需指定jdk的目录. MAHOUT_JAVA_HOME指定此变量可覆盖JAVA_HOME值. HADOOP_HOME 如果配置，则在hadoop分布式平台上运行，否则单机运行. HADOOP_CONF_DIR指定hadoop的配置文件目录. MAHOUT_LOCAL 如果此变量值丌为空，则单机运行mahout. MAHOUT_CONF_DIR mahout配置文件的路径，默认值是$MAHOUT_HOME/src/conf. MAHOUT_HEAPSIZE mahout运行时可用的最大heap大小. 环境变量的修改，在该文件最后面添加.
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mahout 实用教程 (一). 本文力求把mahout从使用的角度为读者建立一个框架，为后续的使用打下基础. 本文为原创文章转载请注明原网址 http://blog.csdn.net/comaple，谢谢. 下面首先给出源代码svn地址以及用于测试的公共数据集，大家可以下载并测试. mahout svn仓库地址： http://svn.apache.org/repos/asf/mahout/trunk. movie length 数据地址：http://www.grouplens.org/system/files/ml-100k.zip. 1. mahout简介. 2. 应用于推荐系统（item-based/user-based/slopone）.
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Mahout推荐算法分为以下几大类. 2.相近的用户定义与数量. 2.用户数较少时计算速度快. 1.基于item的相似度. 1.item较少时就算速度更快. 2.当item的外部概念易于理解和获得是非常有用. 1基于SlopeOne算法（打分差异规则）. 当item数目十分少了也很有效. 需要限制diffs的存储数目否则内存增长太快. 基于支持向量机（item的特征以向量表示，每个维度的评价值）. 类似于GenericUserBasedRecommender 中基于相似用户的实现（基于相似的item）. 与GenericItemBasedRecommender 的主要区别是权重方式计算的不同（but, the weights are not the results of some similarity metric.
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Mahout支持2种 M/R 的jobs实现itemBase的协同过滤. 下面我们对RecommenderJob进行分析，版本是mahout-distribution-0.7. 源码包位置：org.apache.mahout.cf.taste.hadoop.item.RecommenderJob. RecommenderJob前几个阶段和ItemSimilarityJob是一样的，不过ItemSimilarityJob 计算出item的相似度矩阵就结束了，而RecommenderJob 会继续使用相似度矩阵，对每个user计算出应该推荐给他的top N 个items. RecommenderJob 的输入也是userID, itemID[, preferencevalue]格式的.