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고차원 데이터의 Mahout에서 스펙트럼 클러스터링 알고리즘을 실행하는 데 관심이 있습니다. 내 질문은 어떻게 높은 차원의 데이터 벡터의 목록을 받아 가장 가까운 이웃 그래프를 만드는 것입니까? 이것은 Mahout에서 이루어 졌는가 아니면 그러한 일을하는지도 가능한 방법입니다.Mahout의 고차원 데이터 그래프
고차원 데이터의 Mahout에서 스펙트럼 클러스터링 알고리즘을 실행하는 데 관심이 있습니다. 내 질문은 어떻게 높은 차원의 데이터 벡터의 목록을 받아 가장 가까운 이웃 그래프를 만드는 것입니까? 이것은 Mahout에서 이루어 졌는가 아니면 그러한 일을하는지도 가능한 방법입니다.Mahout의 고차원 데이터 그래프
프로젝트에서 k-NNG를 만들기위한 것이 아니라 다른 것은 없습니다. 스펙트럼 클러스터링, 네. 네, MapReduce에서 이것을 구현할 수있을 것입니다. 문제는 단지 무차별 대입 컴퓨팅 k- 가장 가까운 이웃보다 더 잘하는 것입니다.
내가 알고 있듯이, Mahout 0.8에는 k- 가장 가까운 이웃이 구현되어 있는데, 이것이 k-NNG 그래프를 만드는 데 사용될 수 있다고 생각합니까? – clakhani