試すのが難しい―機械学習の常識はMahoutで変わる
クラスタリングの実行と結果の検証 クラスタリングの実行には、今回は「Canopy」「K-Means」という2つのアルゴリズムを使いました。Canopyによって、「入力データをいくつのクラスタに分けられそうか」大まかに調べ、その結果を踏まえてK-Meansできっちり分けます。 【5】アルゴリズム実行 まず「Canopy」「t1」「t2」オプションは大ざっぱにいうと、期待するクラスタの最大半径・最小半径、「dm」オプションは距離計算方法です。 $MAHOUT_HOME/bin/mahout canopy \ --input data/vector/tfidf-vectors \ --output data/canopy \ --t1 0.89 \ --t2 0.75 \ -dm org.apache.mahout.common.distance.CosineDistanceMeasure
第９回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京に参加してきた - nokunoの日記
というわけで行ってきました。第９回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京 ( TokyoWebmining 9)?1st Week? 大規模解析・機械学習・クオンツ 祭り? : ATNDFirst Weekって。■大規模解析：1. Mahout Canopy Clustering (講師：@hamadakoichi)(発表30分＋議論60分) Canopy Clusteringは通常の多くの手法と異なり、クラスタ数指定を必要とせず、指定距離 離れたクラスタ算出を実現する。 Hadoop上で動作する大規模データマイニング・機械学習ライブラリ Mahoutでの実行法も含めお話しします2. 機械学習＝機械の代わりに人間が学習 (講師：@shuyo))(発表20分＋議論40分) Gihyo.jp でも機械学習の連載し裾野を広げる活動をされている @shuyo さん。 今回、機械学習の歴史や専門外
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