本篇内容介绍了“Apache Mahout中实现的算法有哪些”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
Apache Mahout 是 ApacheSoftware Foundation (ASF) 旗下的一个开源项目，提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现，旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序，并且，在 Mahout 的最近版本中还加入了对Apache Hadoop 的支持，使这些算法可以更高效的运行在云计算环境中。
在Mahout实现的机器学习算法见下表：
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算法类 |
算法名 |
中文名 |
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分类算法 |
Logistic Regression |
逻辑回归 |
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Bayesian |
贝叶斯 |
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SVM |
支持向量机 |
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Perceptron |
感知器算法 |
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Neural Network |
神经网络 |
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Random Forests |
随机森林 |
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Restricted Boltzmann Machines |
有限波尔兹曼机 |
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聚类算法 |
Canopy Clustering |
Canopy聚类 |
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K-means Clustering |
K均值算法 |
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Fuzzy K-means |
模糊K均值 |
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Expectation Maximization |
EM聚类（期望最大化聚类） |
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Mean Shift Clustering |
均值漂移聚类 |
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Hierarchical Clustering |
层次聚类 |
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Dirichlet Process Clustering |
狄里克雷过程聚类 |
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Latent Dirichlet Allocation |
LDA聚类 |
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Spectral Clustering |
谱聚类 |
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关联规则挖掘 |
Parallel FP Growth Algorithm |
并行FP Growth算法 |
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回归 |
Locally Weighted Linear Regression |
局部加权线性回归 |
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降维/维约简 |
Singular Value Decomposition |
奇异值分解 |
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Principal Components Analysis |
主成分分析 |
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Independent Component Analysis |
独立成分分析 |
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Gaussian Discriminative Analysis |
高斯判别分析 |
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进化算法 |
并行化了Watchmaker框架 |
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推荐/协同过滤 |
Non-distributed recommenders |
Taste(UserCF, ItemCF, SlopeOne） |
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Distributed Recommenders |
ItemCF |
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向量相似度计算 |
RowSimilarityJob |
计算列间相似度 |
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VectorDistanceJob |
计算向量间距离 |
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非Map-Reduce算法 |
Hidden Markov Models |
隐马尔科夫模型 |
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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。
“Apache Mahout中实现的算法有哪些”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注云搜网网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！
