Mahout 是机器学习和数据挖掘的一个分布式框架，区别于其他的开源数据挖掘软件，它是基于hadoop之上的； 所以Mahout的优势就是hadoop的优势。官网http://mahout.apache.org/ 上说的Scalable就是指hadoop的可扩展性。

Mahout用map-reduce实现了部分数据挖掘算法，解决了并行挖掘的问题。这里说的“解决”是一个初步的概念，很多算法由于各种原因是无法用map-reduce并行实现的。

Supported Algorithms

 

Classification

Logistic Regression (SGD)

Bayesian

Support Vector Machines (SVM)

Perceptron and Winnow

Neural Network

Random Forests

Restricted Boltzmann Machines

Online Passive Aggressive

Boosting

Hidden Markov Models

 

Clustering

Canopy Clustering

K-Means Clustering

Fuzzy K-Means

Expectation Maximization (EM)

Mean Shift Clustering

Hierarchical Clustering

Dirichlet Process Clustering

Latent Dirichlet Allocation

Spectral Clustering

Minhash Clustering

Top Down Clustering

Pattern Mining

Parallel FP Growth Algorithm

Dimension reduction

Singular Value Decomposition and other Dimension Reduction Techniques

Stochastic Singular Value Decomposition with PCA workflow

Principal Components Analysis

Independent Component Analysis

Gaussian Discriminative Analysis

Recommenders / Collaborative Filtering

Non-distributed recommenders ("Taste")

Distributed Item-Based Collaborative Filtering

Collaborative Filtering using a parallel matrix factorization

 

Install and use

下载Mahout(http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/mahout/ ), 解压；

在MAHOUT_HOME/bin目录下，在mahout中添加:

export JAVA_HOME=XXXX

export HADOOP_HOME=XXXX

export HADOOP_CONF_DIR=XXXX

HADOOP_CONF_DIR如果没设置，会默认为HADOOP_HOME/conf

 

编译：MAHOUT_HOME目录下，执行mvn clean && mvn compile && mvn -DskipTests install

好了， 提示SUCCESS则OK

 

how to use

在MAHOUT_HOME/bin目录下，执行./mahout --help 可以看到mahout目前拥有的算法

                         

 

也可以在MAHOUT_HOME/src/conf/driver.classes.props文件中查看各个算法的入口，如果要添加新的算法，也可以在这个文件中注册。

 

算法的执行:

例如执行贝叶斯分类 (训练过程)

MAHOUT_HOME/bin目录下 执行./mahout trainclassifier -h 查看参数

 

reference

参考https://cwiki.apache.org/MAHOUT/quickstart.html