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這篇文章主要介紹“SimpleKMeansClustering 運行報錯怎么解決”的相關知識，丸趣 TV 小編通過實際案例向大家展示操作過程，操作方法簡單快捷，實用性強，希望這篇“SimpleKMeansClustering 運行報錯怎么解決”文章能幫助大家解決問題。

環境列表

軟件明稱版本

hadoop

0.20.2

mahout

0.4

eclipse

Kepler Service Release 1

報錯代碼:

ClassNotFoundException: org.apache.mahout.math.function.IntDoubleProcedure

解決辦法:

開始的主觀認為 IntDoubleProcedure 在 mahout-math-0.4.jar 包里, 可是經測試確實沒有在這個包里面.

后來發現 IntDoubleProcedure 在 mahout-collections-1.0.jar 里面, 增加 mahout-collections-1.0.jar 這個包, 就不會報出上面的錯誤了.

文件內容:

package com.mahout.cluster;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.SequenceFile;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.mahout.clustering.WeightedVectorWritable;
import org.apache.mahout.clustering.kmeans.Cluster;
import org.apache.mahout.clustering.kmeans.KMeansDriver;
import org.apache.mahout.common.distance.EuclideanDistanceMeasure;
import org.apache.mahout.math.RandomAccessSparseVector;
import org.apache.mahout.math.Vector;
import org.apache.mahout.math.VectorWritable;
public class SimpleKMeansClustering { public static final double[][] points = { {1, 1}, {2, 1}, {1, 2},
 {2, 2}, {3, 3}, {8, 8},
 {9, 8}, {8, 9}, {9, 9}};
 
 public static void writePointsToFile(List Vector  points,
 String fileName,
 FileSystem fs,
 Configuration conf) throws IOException { Path path = new Path(fileName);
 SequenceFile.Writer writer = new SequenceFile.Writer(fs, conf,
 path, LongWritable.class, VectorWritable.class);
 long recNum = 0;
 VectorWritable vec = new VectorWritable();
 for (Vector point : points) { vec.set(point);
 writer.append(new LongWritable(recNum++), vec);
 }
 writer.close();
 }
 
 public static List Vector  getPoints(double[][] raw) {
 List Vector  points = new ArrayList Vector 
 for (int i = 0; i   raw.length; i++) { double[] fr = raw[i];
 Vector vec = new RandomAccessSparseVector(fr.length);
 vec.assign(fr);
 points.add(vec);
 }
 return points;
 }
 
 public static void main(String args[]) throws Exception {
 
 int k = 3;
 
 List Vector  vectors = getPoints(points);
 
 File testData = new File( testdata 
 if (!testData.exists()) { testData.mkdir();
 }
 testData = new File( testdata/points 
 if (!testData.exists()) { testData.mkdir();
 }
 
 Configuration conf = new Configuration();
 FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
 writePointsToFile(vectors,  testdata/points/file1 , fs, conf);
 
 Path path = new Path( testdata/clusters/part-00000 
 SequenceFile.Writer writer = new SequenceFile.Writer(fs, conf,
 path, Text.class, Cluster.class);
 
 for (int i = 0; i   k; i++) { Vector vec = vectors.get(i);
 Cluster cluster = new Cluster(vec, i, new EuclideanDistanceMeasure());
 writer.append(new Text(cluster.getIdentifier()), cluster);
 }
 writer.close();
 
 KMeansDriver.run(conf, new Path( testdata/points), new Path(testdata/clusters),
 new Path(output), new EuclideanDistanceMeasure(), 0.001, 10,
 true, false);
 
 SequenceFile.Reader reader = new SequenceFile.Reader(fs,
 new Path( output/  + Cluster.CLUSTERED_POINTS_DIR
 +  /part-m-00000 ), conf);
 
 IntWritable key = new IntWritable();
 WeightedVectorWritable value = new WeightedVectorWritable();
 while (reader.next(key, value)) { System.out.println(value.toString() +   belongs to cluster  
 + key.toString());
 }
 reader.close();
 }
 
}

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