mahout之canopy算法简单理解
canopy是聚类算法的一种实现
它是一种快速，简单，但是不太准确的聚类算法
canopy通过两个人为确定的阈值t1，t2来对数据进行计算，可以达到将一堆混乱的数据分类成有一定规则的n个数据堆
由于canopy算法本身的目的只是将混乱的数据划分成大概的几个类别，所以它是不太准确的
但是通过canopy计算出来的n个类别可以用在kmeans算法中的k值的确定（因为人为无法准确的确定k值到底要多少才合适，而有kmeans算法本身随机产生的话结果可能不是很精确。有关kmeans算法的解释请看点击打开链接）
canopy算法流程如下：
（1）确定两个阈值t1，t2（确保t1一定大于t2）
（2）从数据集合中随机选出一个数据，计算这个数据到canopy的距离（如果当前没有canopy，则该点直接作为canopy）
（3）如果这个距离小于t1，则给这个数据标上弱标记，将t1加入这个canopy中（同时这个数据可以作为新的canopy来计算其他数据到这个点的距离）
（4）如果这个距离小于t2，则给这个数据标上强标记，并将其中数据集合中删除，此时认为这个数据点距离该canopy已经足够近了，不可能在形成新的canopy
（5）重复2-4的过程，直至数据集合中没有数据
这里的canopy指的是作为要划分数据的中心点，以这个canopy为中心，t2为半径，形成一个小圆。t1为半径，形成一个大圆。在小圆范围内的数据点被认为一定属于这个canopy，不能作为一个新的canopy来划分数据，而小圆范围外，大圆范围内的数据则又可以作为新的canopy来划分数据
划分完之后的数据类似下图
虚线的圈是t2，实线的圈是t1
可以看到canopy算法将可以将一堆杂乱的数据大致的划分为几块
所以canopy算法一般会和kmeans算法配合使用来到达使用者的目的
在使用canopy算法时，阈值t1，t2的确定是十分重要的
t1的值过大，会导致更多的数据会被重复迭代，形成过多的canopy；值过小则导致相反的效果
t2的值过大，会导致一个canopy中的数据太多，反之则过少
这样的情况都会导致运行的结果不准确
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