Mahout聚类算法学习之Canopy算法的分析与实现

3.1　Canopy算法 3.1.1　Canopy算法简介      Canopy算法的主要思想是把聚类分为两个阶段：阶段一，通过使用一个简单、快捷的距离计算方法把数据分为可重叠的子集，称为“canopy”；阶段二，通过使用一个精准、严密的距离计算方法来计算出现在阶段一中同一个canopy的所有数据向量的距离。这种方式和之前的聚类方式不同的地方在于使用了两种距离计算方式，同时因为只计算了重叠部分的

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