Mahout学习——Canopy Clustering
摘要：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 large number of data points。在这三种情况下，尤其是三种情况都存在时，聚类的计算代价是非常高的，有时候聚类都无法进行下去，于是出现一种简单而又有效地方法：Canopy Method，说简单是因为它不用什么高深的理论或推导就可以理解，说有效是因为它的实际表现确实可圈可点。
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posted @ 2011-09-23 17:30
