Java实现K-means算法

package org.conan.mymahout.cluster08;��������

/**��������

�������� http://blog.fens.me/hadoop-mahout-kmeans/

**/��������

import org.apache.hadoop.fs.Path;��������

import org.apache.hadoop.mapred.JobConf;��������

import org.apache.mahout.clustering.conversion.InputDriver;��������

import org.apache.mahout.clustering.kmeans.KMeansDriver;��������

��������

public class KmeansHadoop {��������

private static final String HDFS = "hdfs://192.168.1.210:9000";��������

��������

public static void main(String[] args) throws Exception {��������

String localFile = "datafile/randomData.csv";��������

String inPath = HDFS + "/user/hdfs/mix_data";��������

String seqFile = inPath + "/seqfile";��������

String seeds = inPath + "/seeds";��������

String outPath = inPath + "/result/";��������

hdfs.copyFile(localFile, inPath);��������

hdfs.ls(inPath);��������

��������

InputDriver.runJob(new Path(inPath), new Path(seqFile), ��������

"org.apache.mahout.math.RandomAccessSparseVector");

��������

int k = 3;��������

Path seqFilePath = new Path(seqFile);��������

Path clustersSeeds = new Path(seeds);��������

DistanceMeasure measure = new EuclideanDistanceMeasure();��������

Path clusteredPointsPath = new Path(clusteredPoints);��������

System.out.printf("Dumping out clusters from clusters: %s and ��������

clusteredPoints: %s", outGlobPath, clusteredPointsPath);

��������

ClusterDumper clusterDumper = new ClusterDumper(outGlobPath, ��������

clusteredPointsPath);

clusterDumper.printClusters(null);��������

}��������

��������

public static JobConf config() {��������

}��������

��������