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Mahout中的聚類算法是一種無監督學習算法，用于將相似的數據點分組到一起形成簇。Mahout提供了多種聚類算法，其中最常用的包括K均值聚類和譜聚類。
K均值聚類算法是一種迭代的算法，它將數據點分配到K個簇中，使得每個數據點與其所屬簇的中心點的距離最小。通過不斷迭代更新簇中心點的位置，最終達到穩定的聚類結果。
譜聚類算法是基于圖論的一種聚類算法，它將數據點看作圖中的節點，通過計算節點之間的相似度來構建圖，并通過對圖的特征向量進行聚類來得到最終的結果。譜聚類在處理非凸形狀的簇時表現更好。
Mahout的聚類算法可以應用于各種領域，如文本分析、推薦系統和圖像處理等，幫助用戶發現數據中的隱藏模式和結構。Mahout的聚類算法還支持分布式計算，可以處理大規模數據集，提高計算效率。
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