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em算法java代码 em算法计算题( 五 )

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6、23种设计模式，掌握常用的，比如单例模式的多种实现 ， 责任链模式，工厂模式，装饰器模式等，了解常用场景 。
7、基础算法和数据结构，八大排序算法 ， 查找算法 。
8、熟练使用maven等构建工具 ， git等版本控制工具，熟悉常用linux命令，log4j，dubug，junit单元测试，日志打印工具，Redis等NoSql 。
互联网行业目前还是最热门的行业之一 ， 学习IT技能之后足够优秀是有机会进入腾讯、阿里、网易等互联网大厂高薪就业的，发展前景非常好，普通人也可以学习 。
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mahout cvb模型输出是topic 模型怎么使用利用sqoop将数据从MySQL导入到HDFS中,利用mahoutem算法java代码的LDA的cvb实现对输入数据进行聚类,并将结果更新到数据库中 。数据流向图如下
mahout算法分析
输入数据格式
为IntegerWritable, VectorWritable的matrix矩阵,key为待聚类文本的数字编号em算法java代码，value为待聚类文本的单词向量Vector, Vector的index为单词在字典中的编号, value为TFIDF值 。
算法相关参数详解(不包含hadoop运行参数)
项目中所有参数设置均与mahout-0.9目录下的examples/bin/cluster-reuters.sh的147-172行设置一样em算法java代码，即
$SCOUT cvb -i ${WORK_DIR}/${ROWID_MATRIX_DIR}/matrix -o ${WORK_DIR}/${LDA_DIR} -k 20 -ow -x 20 -dict ${WORK_DIR}/${DICTIONARY_FILES} -dt ${WORK_DIR}/${LDA_TOPICS_DIR} -mt ${WORK_DIR}/${LDA_MODEL_DIR}
input -- 输入数据的hdfs路径,这里是/home/hadoop-user/scout_workspace/scout/dataset/reuters-out-matrix-debug/matrix
dt -- 文档主题输出路径,保存em算法java代码了每个文档的相应topic的概率,这里是/home/hadoop-user/scout_workspace/scout/dataset/reuters-lda-topics
mt -- model的路径,这里是/home/hadoop-user/scout_workspace/scout/dataset/reuters-lda-debug
k -- number of topics to learn,这里设置成20
x -- 模型迭代次数,也就是需要多少次迭代来生成最后的Model,默认值20
seed -- Random seed,生成初始readModel时的种子,默认值System.nanoTime() % 10000
dict -- 字典路径,这里是/home/hadoop-user/scout_workspace/scout/dataset/reuters-out-seqdir-sparse-lda/dictionary.file-*
a -- Smoothing for document/topic distribution, document/topic分布的平滑系数,默认为1.0E-4
e -- Smoothing for topic/term distribution, topic/term分布的平滑系数,默认为1.0E-4
关于a和e,根据描述,a和e的合适取值为k/50(k为topic数量),但是这个网页还保留着mahout ldatopics的命令介绍,而mahout 0.8,0.9均没有该命令,推测应该是比较陈旧的内容,因此还是根据cluster-reuters.sh中的设置来，也就是采取默认值 。
mipd -- 这个参数非常重要，对于每个文档程序是先用RandomSeed来生成一个初始的readModel然后进行mipd次迭代 ， 算出最终的model进行更新，这里选默认值10次
LDA算法程序分析
算法的大致流程如下
1.解析参数与Configuration设置
2.读取Model(第一次运行时没有这个过程)
如果hfds上面已经有部分model ， 那么程序将读取最后一个model，并以这个model作为初始readModel来继续进行算法迭代，也就是说有类似于断电-重启的机制
3.运行算法迭代(Mapper过程)生成LDA模型
这个过程是最为复杂的阶段，许多地方我也不是很明白 ， 我将尽最大努力进行解释
首先分析Mapper,即CachingCVB0Mapper,顾名思义就是能够缓存的Mapper，表现在其readModel的选取上面，如果目录里面不存在任何model则用RandomSeed初始化一个readModel ， 否则读取最近的一个model 。程序将model划分为readModel和writeModel，这两个都是TopicModel类，并由ModelTrainer来进行调度和管理

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