数据挖掘--kmeans聚类算法mapreduce实现

通过聚类算法可以把相似度高的一类对象归为一类，从而实现“物以类聚”；我们可以用来对用户进行聚类分群、节目分组等实际应用。

附件是核心MR的实现和实验数据。

基本简介

　　k-means 算法接受输入量 k ；然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的。

编辑本段处理流程

k-means 算法基本步骤

（1） 从 n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心； 　　

（2） 根据每个聚类对象的均值（中心对象），计算每个对象与这些中心对象的距离；并根据最小距离重新对相应对象进行划分； 　　

（3） 重新计算每个（有变化）聚类的均值（中心对象）； 　　

（4） 计算标准测度函数，当满足一定条件，如函数收敛时，则算法终止；如果条件不满足则回到步骤（2）。

流图

具体MR实现