Mahout环境安装说明

1.介绍

意思是大象的饲养者及驱赶者。Mahout 是一套具有可扩充能力的机器学习类库。它提供机器学习框架的同时，还实现了一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现，可以帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。通过和 Apache Hadoop 分布式框架相结合，Mahout 可以有效地使用分布式系统来实现高性能计算。

网址：http://mahout.apache.org/

2.安装

http://mirror.bit.edu.cn/apache/mahout/

当前最新版本为0.7，下载如下两个压缩包

mahout-distribution-0.7-src.tar.gz

mahout-distribution-0.7.tar.gz

需要先安装Maven及Hadoop （安装过程参见其他资料）

在源码包根目录下执行mvn install （测试比较耗时，如果跳过测试，执行mvn -DskipTests install ）
在core包下执行mvn compile

在core包下执行 mvn install

Mahout环境安装说明

在example包下执行 mvn compile

Mahout环境安装说明

配置环境变量

MAHOUT_HOME及PATH

3.配置

源码包目录结构说明

Mahout环境安装说明

0.6及0.7版与0.5版不同，去掉了eclipse,taste-web,utils三个包，多了一个integration。

bin：包含一个名为mahout的shell脚本，用于在hadoop平台的命令行下调用mahout中的程序。

buildtools：是用于核心程序构建的配置文件，在mahout的pom.xml文件中用到。

core：核心程序模块

distribution：有两个配置文件：bin.xml和src.xml，进行mahout安装时的一些配置信息

examples：对mahout中各种机器学习算法的应用程序

integration：（一种说法，0.5版本的taste-web目录换成了integration目录）

math：在核心程序中使用的一些数据通用计算模块

Mahout命令

在终端下键入：mahout

执行mahout kmeans --help

执行mahout –h 列举出mahout支持的所有算法

4.其它

4.1 Mahout算法（0.7）

算法分类	算法名	中文名	简要描述	用例
分类算法	Logistic Regression (SGD)	逻辑回归	使用随机梯度下降法 (SGD) 求解。速度超快、简单的顺序分类器，能够在要求严格的环境中实现在线学习	为用户推荐广告，将文本分类为多种类别
Bayesian	贝叶斯
Support Vector Machines (SVM)	支持向量机
Perceptron and Winnow	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
Online Passive Aggressive	Online被动主动(Passive Aggressive, PA)
Hidden Markov Models (HMM)	隐藏式马可夫模型	经典分类算法的顺序和并行实现，设计用于在基本生成过程不可知的情况下建模实际过程。	文本词类标注、语音识别
聚类算法	Canopy Clustering	Canopy聚类 (简单、高效、准确)
K-means Clustering	K均值算法 (相当简单但广为人知)
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 (链接中未包含具体内容，看下边的Top Down即可)
Dirichlet Process Clustering	狄利克雷聚类	基于模型的聚类方法，根据数据是否适合基本模型来确定从属关系	在数据存在重叠或层次时非常有用
Latent Dirichlet Allocation	LDA聚类
Spectral Clustering	谱聚类(比较现代)	一系列类似的方法，使用基于图形的方法来确定聚类从属关系	与所有聚类算法相似，适用于探索大规模、不可见的数据集
Minhash Clustering	Minhash 聚类	利用散列战略，将类似的项目组织在一起，从而生成聚类	与其他聚类方法相同
Top Down Clustering	层次聚类(Hierarchical Clustering)的一种，自上而下的方式
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
Dimension reduction (降维/维约简)	Singular Value Decomposition (SVD)	奇异值分解	旨在减少大型矩阵内的噪声，使噪音更小、更容易处理	作为聚类、推荐机制和分类的前导，自动执行特性选择
Stochastic Singular Value Decomposition	Stochastic SVD
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	Watchmaker已经被移除
推荐/协同过滤	非分布式基于Taste的推荐	Taste (UserCF, ItemCF, SlopeOne）
Item-Based 协同过滤
基于ALS-WR的协同过滤 (Alternating Least Squares with Weighted Lambda-Regularization)	矩阵分解	详见 Large-scale Parallel Collaborative Filtering for the Netflix Prize
其他	Collections
非Map-Reduce算法
向量相似度计算	Row Similarity Job	计算列间相似度
Vector Distance Job	计算向量间距离