第3回 Mahoutの環境構築とFP-Growthによるマーケットバスケット分析 | gihyo.jp
HadoopとMahoutをインストールする Hadoopのバージョンに注意 前回はマーケットバスケット分析の理論編として、アソシエーション分析とアプリオリアルゴリズムについて解説しました。今回は実践編として、Mahoutが実装しているアプリオリアルゴリズムを改良したFP-Growthを用いて、実際にマーケットバスケット分析を行ってみましょう。 そのための準備として、まずMahoutとHadoopをインストールする必要がありますが、 その際1つ注意する点があります。現在のMahoutの最新バージョンである0.7は、利用するHadoopのバージョンが0.20系である必要があります。しかし、Apacheの公式サイトからはすでにHadoopのバージョン0.20をダウンロードすることはできません。 Hadoopのバージョン0.20をお持ちでない方は、Cloudera社のページからダウンロードするこ
mecabをmahoutで利用(mecabインストール編) » runliferun
http://mecab.sourceforge.net/ MeCabは定番のオープンソースの形態素解析エンジン。これをmahoutで利用したい。 方針としてMeCabをJNI経由で利用できるCMeCabを経由して利用。理由はMeCabを使ったLuceneのTokenFilterが含まれているため。あとはAnalyzerでラップするだけなので、このメリットは大きい。 http://code.google.com/p/cmecab-java/ MeCabインストールに当たってはすべてUTF-8でインストールすること。 $ tar zxfv mecab-X.X.tar.gz $ cd mecab-X.X $ ./configure --enable-utf8-only --with-charset=utf8 $ make $ make check $ su # make install 辞書も
mahout/レコメンドシステムの作り方 - PukiWiki
プロジェクトの作成 † mavenを使ってレコメンド・アプリケーションを作成します。 最初に、プロジェクトを作成します。 $ mvn archetype:create -DgroupId=sample.recommendApp -DartifactId=recommendApp -Dversion=0.0.1 ↑ pomファイルの変更 † pom.xmlのdependecyに以下の項目を追加します。 <dependency> <groupId>org.apache.mahout</groupId> <artifactId>mahout-core</artifactId> <version>0.2</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.slf4j</groupId> <artifactId>slf4j-jcl</artifactI
Mahout JP - #MahoutJP
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Mahout RandomForest Driver 実装法 -大規模分散 機械学習・判別 - - hamadakoichi blog
Apache Mahout は、Hadoop上で動作する大規模分散データマイニング・機械学習のライブラリ。 Random Forest は大規模データで高精度の分類・判別を実現するアルゴリズム。 Random Forestを、"R言語での実行のように容易"に "大規模分散 学習・判別"できるように、 Mahout を用いた各種 Driver を実装しました。 以下に実行方法、実装を紹介します。 org.mahoutjp.df.ForestDriver Random Forest の分散学習から、分散判別、判別結果出力、および、精度評価まで行う Driver。 org.mahoutjp.df.ForestClassificationDriver 生成された Forest Modelを用いて、分散判別、判別結果出力、および、精度評価まで行う Driver。 両 Driver とも、1コマンドで
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