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应用背景 聚类分析在客户分类、基因识别、文本分类、空间数据处理、卫星照片分析、医疗图像自动检测等领域有着广泛的应用,而其本身的研究也是一个蓬勃发展的领域,数据挖掘、统计学、机器学习、空间数据库技术、生物学和市场学的发展推动着聚类分析研究的进展,使它已成为数据挖掘研究中的一个热点,在市场分析中,通过聚类分析能帮助决策者识别不同特征的客户群以及各客户群的行为特征在生物工程研究中。 关键技术k均值算法是聚类分析中一种被广泛应用的启发式划分方法,具有简单、快速的优点。聚类是一个将数据集划分为若干个子集的过程,并使得同一集合内的数据对象具有较高的相似度,而不同集合中的数据对象则是不相似的,相似或不相似的度量是基于数 据对象描述属性的取值来确定的,通常就是利用各个聚类间的距离来进行描述的。聚类分析的基本指导思想是最大程度地实现类中对象相似度最大,类间对象相似度最小。

协同过滤算法对目标用户产生推荐： 收集可以代表用户兴趣的信息；根据收集到的信息，计算出用户之间的相似性，并以此为根据为目标用户或项目寻得最近邻居；根据得到的最近邻居对目标用户产生推荐。

Apache Mahout 是为分布式/非分布式编程提供了足够的框架实用开放源码机器学习图书馆。它具有可扩展性，并可以处理大量的数据相比，其他机器学习框架。Apache Mahout 是 Apache Hadoop 项目之一。Mahout 包含三种类型的算法： 推荐系统 （专门协同过滤）、 聚类和分类。推荐系统的实现可进一步分为非分布式方法和分布式的方法。推荐系统的分布式实现之一使用 MapReduce，这是可扩展性，适用于处理大规模、 分布式的数据集。其可伸缩性和专注于真实世界的应用程序做出 Mahout 越来越受欢迎的选择为组织设法利用大型机器 Learning.The Apache Mahout 体系结构提供了一套丰富的组件，从中我们可以构建一个自定义的推荐系统选择的算法。Mahout 设计为企业准备用于性能、 可扩展性和灵活性。顶层的包定义了 Apache Mahout 接口，对这些关键的抽象，[] 是： · DataModel· UserSimilarity· ItemSimilarity· UserNeighborhood· 推荐

本程序实现一个电话簿，可以完成记录的添加、删除、修改、查询、浏览。每条记录由姓名和电话构成，数据表示方式：姓名？电话。

各功能模块分析：基本资料维护模块   商品信息、供货商、客户、员工等基本参数的设置。  采购管理模块   进行商品采购入库、采购退货、进/退单据和当前库存查询、管理与供货商的往来情况。销售管理模块   进行商品销售、顾客退货、销/退单据和当前库存查询、管理与客户的往来情况。  库存管理模块   包括库存盘点功能和库存商品报警查询。  系统维护模块   包括用户资料、用户权限的维护及用户密码的修改。  报表打印模块   完整的统计查询功能，可以对商品材料、采购报表及年采购报表进行

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