原文地址：http://blog.csdn.net/aaronhadoop/article/details/24577221
一、Mahout简介
查了Mahout的中文意思——驭象的人，再看看Mahout的logo，好吧，想和小黄象happy地玩耍，得顺便陪陪这位驭象人耍耍了...
附logo：
（就是他，骑在象头上的那个Mahout）
步入正文啦：
Mahout 是一个很强大的数据挖掘工具，是一个分布式机器学习算法的集合，包括：被称为Taste的分布式协同过滤的实现、分类、聚类等。Mahout最大的优点就是基于hadoop实现，把很多以前运行于单机上的算法，转化为了MapReduce模式，这样大大提升了算法可处理的数据量和处理性能。
在Mahout实现的机器学习算法：
算法类 |
算法名 |
中文名 |
分类算法 |
Logistic Regression |
逻辑回归 |
Bayesian |
贝叶斯 |
|
SVM |
支持向量机 |
|
Perceptron |
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 |
|
聚类算法 |
Canopy Clustering |
Canopy聚类 |
K-means Clustering |
K均值算法 |
|
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 |
|
Dirichlet Process Clustering |
狄里克雷过程聚类 |
|
Latent Dirichlet Allocation |
LDA聚类 |
|
Spectral Clustering |
谱聚类 |
|
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 |
降维/维约简 |
Singular Value Decomposition |
奇异值分解 |
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 |
并行化了Watchmaker框架 |
|
推荐/协同过滤 |
Non-distributed recommenders |
Taste(UserCF, ItemCF, SlopeOne） |
Distributed Recommenders |
ItemCF |
|
向量相似度计算 |
RowSimilarityJob |
计算列间相似度 |
VectorDistanceJob |
计算向量间距离 |
|
非Map-Reduce算法 |
Hidden Markov Models |
隐马尔科夫模型 |
集合方法扩展 |
Collections |
扩展了java的Collections类 |
二、Mahout安装、配置
一、下载Mahout
http://archive.apache.org/dist/mahout/
二、解压
tar -zxvf mahout-distribution-0.9.tar.gz
三、配置环境变量
3.1、配置Mahout环境变量
# set mahout environment
export MAHOUT_HOME=/home/yujianxin/mahout/mahout-distribution-0.9
export MAHOUT_CONF_DIR=$MAHOUT_HOME/conf
export PATH=$MAHOUT_HOME/conf:$MAHOUT_HOME/bin:$PATH
3.2、配置Mahout所需的Hadoop环境变量
# set hadoop environment
export HADOOP_HOME=/home/yujianxin/hadoop/hadoop-1.1.2
export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/conf
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin
export HADOOP_HOME_WARN_SUPPRESS=not_null
四、验证Mahout是否安装成功
执行命令mahout。若列出一些算法，则成功，如图：
五、使用Mahout 之入门级使用
5.1、启动Hadoop
5.2、下载测试数据
5.3、上传测试数据
hadoop fs -put synthetic_control.data /user/root/testdata
5.4 使用Mahout中的kmeans聚类算法，执行命令：
mahout -core org.apache.mahout.clustering.syntheticcontrol.kmeans.Job
花费9分钟左右完成聚类 。
5.5 查看聚类结果
执行hadoop fs -ls /user/root/output，查看聚类结果。
齐活，收工。Mahout继续学习中......
