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Mahout源码目录说明&&算法集
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Mahout源码目录说明mahout项目是由多个子项目组成的，各子项目分别位于源码的不同目录下，下面对mahout的组成进行介绍：1、mahout-core：核心程序模块，位于/core目录下；2、mahout-math：在核心程序中使用的一些数据通用计算模块，位于/math目录下；3、mahout-utils：在核心程序中使用的一些通用的工具性模块，位于/utils目录下；上述三个部分是程序的主题，存储所有mahout项目的源码。另外，mahout提供了样例程序，分别在taste-web和examples目录下：4、taste-web：利用mahout推荐算法而建立的基于WEB的个性化推荐系统demo；5、examples：对mahout中各种机器学习算法的应用程序；6、bin：bin目录下只有一个名为mahout的文件，是一个shell脚本文件，用于在hadoop平台的命令行下调用mahout中的程序；在buildtools、eclipse和distribution目录下，有mahout相关的配置文件7、buildtools目录下是用于核心程序构建的配置文件，以mahout-buildtools的模块名称在mahout的pom.xml文件中进行说明；8、eclipse下的xml文件是对利用eclipse开发mahout的配置说明；9、distribution目录下有两个配置文件：bin.xml和src.xml，进行mahou安装时的一些配置信息。（在开发的时候一般很少对这个目录下的文件进行修改，所以不用太关注，知道大体什么意思就ok） 另 外，在mahout的下载地址下可以看到有个文件夹与mahout处于同一级别，它是mahout项目的分支项目—mahout- collections，用于实现了核心程序中使用的集合类操作，该模块独立于mahout进行开发，是对标准jdk中关于集合类的修改，使其可以适应数 据密集型项目的开发。
mahout项目是由多个子项目组成的，各子项目分别位于源码的不同目录下，下面对mahout的组成进行介绍：
1、mahout-core：核心程序模块，位于/core目录下；
2、mahout-math：在核心程序中使用的一些数据通用计算模块，位于/math目录下；
3、mahout-utils：在核心程序中使用的一些通用的工具性模块，位于/utils目录下；
上述三个部分是程序的主题，存储所有mahout项目的源码。
另外，mahout提供了样例程序，分别在taste-web和examples目录下：
4、taste-web：利用mahout推荐算法而建立的基于WEB的个性化推荐系统demo；
5、examples：对mahout中各种机器学习算法的应用程序；
6、bin：bin目录下只有一个名为mahout的文件，是一个shell脚本文件，用于在hadoop平台的命令行下调用mahout中的程序；
在buildtools、eclipse和distribution目录下，有mahout相关的配置文件
7、buildtools目录下是用于核心程序构建的配置文件，以mahout-buildtools的模块名称在mahout的pom.xml文件中进行说明；
8、eclipse下的xml文件是对利用eclipse开发mahout的配置说明；
9、distribution目录下有两个配置文件：bin.xml和src.xml，进行mahou安装时的一些配置信息。
（在开发的时候一般很少对这个目录下的文件进行修改，所以不用太关注，知道大体什么意思就ok）
另 外，在mahout的下载地址下可以看到有个文件夹与mahout处于同一级别，它是mahout项目的分支项目—mahout- collections，用于实现了核心程序中使用的集合类操作，该模块独立于mahout进行开发，是对标准jdk中关于集合类的修改，使其可以适应数 据密集型项目的开发。
在Mahout实现的机器学习算法见下表
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 |
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。
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