摘要： 转自：http://www.cnblogs.com/vivounicorn/archive/2011/09/23/2186483.htmlMahout学习——Canopy Clustering 聚类是机器学习里很重要的一类方法，基本原则是将“性质相似”(这里就有相似的标准问题，比如是基于概率分布模型的相似性又或是基于距离的相似性)的对象尽可能的放在一个Cluster中而不同Cluster中 对象尽可能不相似。对聚类算法而言，有三座大山需要爬过去：（1）、a large number of clusters，(2)、a high feature dimensionality，（3）、a larg 阅读全文