kmeans是k均值還是k中心值？K-Means聚類算法原理k-means算法得到參數(shù)k；接著將事先鍵入的n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象劃作為k個(gè)聚類以便于以至于所完成的聚類滿足：不同聚類中的對(duì)象相似度較高；而相同聚類

kmeans是k均值還是k中心值？

K-Means聚類算法原理

k-means算法得到參數(shù)k

；接著將事先鍵入的n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象劃作為

k個(gè)聚類以便于以至于所完成的聚類滿足：不同聚類中的對(duì)象相似度較高；而相同聚類中的對(duì)象相似度較小。聚類相似度是依靠各聚類中對(duì)象的均值所完成一個(gè)“中心對(duì)

象”（引力中心）來并且可以計(jì)算的。

K-means算法是最為比較經(jīng)典的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)劃分的聚類方法，是十大超經(jīng)典數(shù)據(jù)挖掘算法之一。K-means算法的基本是思想是：以空間中k個(gè)點(diǎn)為中心通過聚類，對(duì)最東面他們的對(duì)象知識(shí)分類。通過產(chǎn)品迭代的方法，逐次更新完各聚類中心的值，至使能得到最好的聚類結(jié)果。

opencv c 如何用kmeans把目標(biāo)圖像摳出來？

然后用Kmeans聚類將圖像聚類為2類即可，聚類語句是Kmeans（X），X意思是整個(gè)圖像。

kmeans聚類算法詳解？

Kmeans聚類算法是一種常用的聚類方法。Kmeans算法是另一個(gè)反復(fù)重復(fù)移動(dòng)類中心點(diǎn)的過程，把類的中心點(diǎn)，也稱重心(centroids)，天翼到其包涵成員的總平均位置，然后再新的劃為其內(nèi)部成員。

算法流程：

1、首先確認(rèn)一個(gè)k值，即我們希望將數(shù)據(jù)集經(jīng)由聚類得到k個(gè)集合。

2、從數(shù)據(jù)集中洗技能選擇k個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)才是質(zhì)心。

3、對(duì)數(shù)據(jù)集中每一個(gè)點(diǎn)，算出其與每一個(gè)質(zhì)心的距離（如歐式風(fēng)距離），離哪個(gè)質(zhì)心近，就劃為到哪個(gè)質(zhì)心隸屬于的集合。

4、把所有數(shù)據(jù)歸好子集后，最少有k個(gè)集合。接著扣減每個(gè)數(shù)學(xué)集合的質(zhì)心。

5、如果沒有新計(jì)算出去的質(zhì)心和原來的質(zhì)心之間的距離外小于某個(gè)系統(tǒng)設(shè)置的閾值（它表示重新計(jì)算的質(zhì)心的位置變化很大，趨于穩(wěn)定，或者說收斂），我們也可以其實(shí)聚類早就提升期望的結(jié)果，算法中止。

6、如果沒有新質(zhì)心和原質(zhì)心距離變化很大，需要迭代3~5步驟。

Apache Mahout如何使用？

Mahout按裝具體點(diǎn)全過程1、jdk安裝好22、SSH無密碼驗(yàn)證配置好不好23、Hadoop配置一般34、Hadop可以使用65、Maven按裝76、安裝lucene77、hadoop集群來先執(zhí)行聚類算法88、其他8――――――――――――――――――――1、jdk安裝好1.1、到官網(wǎng)下載相關(guān)的JDK下載地址：

、再打開“終端”再輸入：sh

1.3、系統(tǒng)設(shè)置JAVA_HOME環(huán)境系統(tǒng)變量輸入：vi/etc/environment在文件中添加：exportJAVA_HOME/root/jdk1.6.0_24exportJRE_Home/root/jdk1.6.0_24/jreexportCLASSPATH$CLASSPATH:$JAVA_HOME/lib:$JAVA_HOME/jre/lib同時(shí)，直接修改第二個(gè)文件。然后輸入：vi/etc/profile在umask022之前添加200以內(nèi)語句：exportJAVA_HOME/root/jdk1.6.0_24exportJRE_Home/root/jdk1.6.0_24/jreexportCLASSPATH$CLASSPATH:$JAVA_HOME/lib:$JAVA_HOME/jre/libexportPATH$JAVA_HOME/bin:$JAVA_HOME/jre/bin:$PATH:$HOME/bin1.4、注銷后用戶，可以檢測(cè)JDK版本。再輸入：java-version2、集群環(huán)境詳細(xì)介紹集群包涵三個(gè)節(jié)點(diǎn)：1個(gè)namenode，2個(gè)datanode，節(jié)點(diǎn)之間局域網(wǎng)連接，這個(gè)可以彼此間ping值通。節(jié)點(diǎn)IP 地址分布的位置:：Namenode:::三臺(tái)節(jié)點(diǎn)上均是CentOS系統(tǒng)，Hadoop在/root/hadoop/目錄下。在/etc/hosts上去添加主機(jī)名和或則的IP地址：192.168.1.10master192.168.1.20slave1192.168.1.21slave23、SSH無密碼驗(yàn)證配置好不好2.1Hadoop需要建議使用SSH協(xié)議，namenode將使用SSH協(xié)議正常啟動(dòng)namenode和datanode進(jìn)程，偽分布式模式數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)和名稱節(jié)點(diǎn)均是本身，必須配置SSHlocalhost無密碼驗(yàn)證驗(yàn)證。用root用戶登錄，我在家目錄下想執(zhí)行不勝感激命令：ssh-keygen-trsa[~]#ssh-keygen-trsaGeneratingprivate/privatersakeypair.Enter

fileofwhichtosavethe key(_rsa):

按回車設(shè)置路徑Createddirectory.創(chuàng)建

目錄Enterpassphrase(emptyfornopassphrase):Entersamepassphraseagain:Youridentificationhas beensavedoutside_

welfarekeyhas beensavedoutside_

keyfingerprintisn't:c6:7e:57:59:0a:2d:85:49:23:cc:c4:58:ff:db:5b:38通過以上命令將在

目錄下生成id_rsa私鑰和id_

公鑰。直接進(jìn)入

目錄在namenode節(jié)點(diǎn)下做追加配置：[.ssh]#catid_

authorized_keys[.ssh]#scpauthorized_keys[

.ssh]#scpauthorized_keys

配置一切就緒，可本機(jī)IP測(cè)試3是否需要必須密碼登錄。2.2和namenode無密碼登錄所有Datanode原理一般，把Datanode的公鑰剪切粘貼到Namenode的.ssh

目錄下。[.ssh]#scpauthorized_keys1192.168.1.10:/root[root@]#scpauthorized_keys2192.168.1.10:/root

將剛傳過去的authorized_keys1、2一并加入到authorized_keys[root@]#catauthorized_keys1authorized_keys[root@]#catauthorized_keys2authorized_keys這樣的話也能在Datanode上關(guān)閉和啟動(dòng)Hadoop服務(wù)。4、Hadoop配置下載hadoop-0.20.2.tar.gz

，通過解壓文件。tarzxvfhadoop-0.20.2.tar.gz

修改/etc/profile，組建不勝感激：#sethadooppathexportHADOOP_HOME/root/hadoopexportPATH$HADOOP_HOME/bin:$PATH4.1、直接進(jìn)入hadoop/conf，配置Hadoop配置文件4.1.1配置

文件添加#setjavaenvironmentexportJAVA_HOME/root/jdk1.6.0_24編輯后保存到再次。4.1.2配置core-site.xml#vicore-site.xml4.1.3配置hdfs-site.xml#vihdfs-site.xml4.1.4配置mapred-site.xml#vimapred-site.xml4.1.5配置masters#vimasters192.168.1.104.1.6配置slaves#vislaves192.168.1.20192.168.1.214.2、Hadoop啟動(dòng)時(shí)4.2.1再次進(jìn)入/root/hadoop/bin目錄下，重新格式化namenode#./hadoopnamenodeCformat4.2.2啟動(dòng)hadoop所有進(jìn)程在/root/hadoop/bin目錄下，不能執(zhí)行

下命令啟動(dòng)時(shí)結(jié)束后，和用jps命令查找hadoop進(jìn)程有無起動(dòng)已經(jīng)。正常情況下估計(jì)有追加進(jìn)程：10910NameNode11431Jps11176SecondaryNameNode11053DataNode11254JobTracker11378TaskTracker我在搭建中過程中，在此環(huán)節(jié)出現(xiàn)的問題不超過，經(jīng)常會(huì)直接出現(xiàn)起動(dòng)進(jìn)程不求下載的情況，要并非datanode無常啟動(dòng)時(shí)，那是namenode或者TaskTracker啟動(dòng)后極其?？梢越鉀Q的追加：1）在Linux下關(guān)掉防火墻：在用serviceiptablesstop命令；2）再次對(duì)namenode進(jìn)行格式化磁盤：在/root/hadoop/bin目錄下不能執(zhí)行hadoopnamenode-format命令3）對(duì)服務(wù)器進(jìn)行重啟4）打開系統(tǒng)datanode或是namenode按的日志文件，日志文件保存在/root/hadoop/logs目錄下。5）再一次在/bin目錄下用

發(fā)出命令啟動(dòng)所有進(jìn)程，是從以上的幾個(gè)方法估計(jì)能解決進(jìn)程啟動(dòng)不完全的問題了。4.2.3一欄集群狀態(tài)在bin目錄下先執(zhí)行：hadoopdfsadmin-report#hadoopdfsadminCreport4.3在WEB頁面下查看Hadoop工作情況再打開IE瀏覽器輸入輸入防御部署Hadoop服務(wù)器的IP：:50070:50030。5、Hadop在用一個(gè)測(cè)試?yán)觲ordcount：換算鍵入文本中詞語數(shù)量的程序。WordCount在Hadoop主目錄下的java程序包hadoop-0.20.2-examples.jar

中，想執(zhí)行步驟如下：在/root/hadoop/bin/目錄下接受如下能操作：./hadoopfs-mkdirinput(新建任務(wù)目錄名稱，可橫豎斜命名)mkdir/root/a/vi/root/a/a.txt

讀取hello worldhello!#hadoopfs-copyFromLocal/root/a/parameter在/root/hadoop/bin下先執(zhí)行：#./hadoopjarhadoop-0.20.2-examples.jar

wordcountinputinputs(提交作業(yè)，此處需注意一點(diǎn)input與output是一組任務(wù)，改天再負(fù)責(zé)執(zhí)行wordcount程序，還要新建任務(wù)目錄csize1與output1沒法跟input與output重名)6、Maven安裝好6.1可以下載Maven壓縮包tarvxzfapache-maven-3.0.2-bin.tar.gzmv

apache-maven-3.0.2/root/maven6.2vi~

直接添加如下兩行exportM3_HOME/root/mavenexportPATH${M3_HOME}/bin:${PATH}6.3先username，之前再logon查看maven版本，看是否需要按裝完成mvn-version7、安裝mahout安裝方法見：

、hadoop集群來先執(zhí)行聚類算法8.1數(shù)據(jù)準(zhǔn)備cd/root/

./hadoopfs-mkdirtestdata./hadoopfs-bringsynthetic_

testdata./hadoopfs-lsrtestdatabin/hadoopjar/root/mahout/mahout-examples-0.4-job.jar

欄里點(diǎn)幫一下忙結(jié)果吧bin/scikit-learnvectordump--seqFile/user/root/output/data/part-r-00000這個(gè)然后把結(jié)果會(huì)顯示在控制臺(tái)上。9、hadoop集群來負(fù)責(zé)執(zhí)行推薦算法分布式bin/hadoopjar/root/trunk/mahout-distribution-0.4/mahout-core-0.4-job.jar

-Dmapred.output.diroutput2偽分布式bin/hadoopjar/root/trunk/mahout-distribution-0.4/mahout-core-0.4-job.jar

--recommenderClassName

-Dmapred.output.diroutput_w10wan10、其他遠(yuǎn)遠(yuǎn)離開安全模式：hadoopdfsadmin-safemodeleave