k-means 聚类hadoop 平台

1. k-means 聚类hadoop 平台
   思路
    1.1 在参考了
       
 《数据算法-hadoop 、spark 》 289 页；文章 Research on Parallel k-means Algorithm Design Based on Hadoop Platform      基于云计算平台Hadoop的并行k-means聚类算法设计研究；http://blog.csdn.net/kghwettwe/article/details/43917107 代码
           大概了解了 k-means 的流程
     1.2  在map 主要做的是计算各个数据点与聚类中心的距离并且找出与样本对应的最近中心。 计算新的聚类中心<key,value> 输入key MApreduce默认格式 ，即当前样本相对于输入数据文件其实点的偏移量， value 是当前样本各维度的值组成的字符串。输出： <key‘,value’> key‘是距离最近簇下标，value’是 样本点。
             reduce 阶段：根据map阶段的<key,value>重新计算聚类中心,更新聚类中心。输出：<key.id(下标),新的聚类中心>

           在map阶段，减少数据通信，需要在本地map<key,value>做一次conbine(),减少数据大小，具体是根据key，相加value的每个维度，并记录count。

下一步写代码，有时间研究在spark实现