只有这个算法思想比较对，其他 的都没有一开始的remove: 原网址：http://www.shahuwang.com/?p=1021
Canopy Clustering 这个算法是2000年提出来的，此后与Hadoop配合，已经成为一个比较流行的算法了。确切的说，这个算法获得的并不是最终结果，它是为其他算法服务的，比如k-means算法。它能有效地降低k-means算法中计算点之间距离的复杂度。Mahout中已经实现了这个算法，不知道其他的机器学习类库和工具中，有多少是实现了这个算法的。感觉上这个算法要实现不难，难在和Hadoop如何结合上。Hadoop完全不懂，这里我就不说那么多了。
首先，我觉得很有必要看一个图先，这个图很好得展示了Canopy聚类的过程。图来自http://picksesame.blogspot.com/2011/05/canopy-clustering.html 可能要翻墙。
图中有一个T1,一个T2,我们称之为距离阀值，显然T1>T2，这两个值有什么用呢？我们先确定了一个中心，然后计算其他点到这个中心间的距离，当距离大于T1时，小于T1大于T2时，小于T2时，对这个点的处理都是不一样的。http://micahlabrams.blogspot.com/2011/10/canopy-clustering.html 这篇文章提供了一个很好的伪代码，我觉得看完之后，加上我稍加的解释，就能明白canopy聚类的实现过程了：
while D is not empty
select element d from D to initialize canopy c
remove d from D
Loop through remaining elements in D
if distance between d_i and c < T1 : add element to the canopy c
if distance between d_i and c < T2 : remove element from D
end
add canopy c to the list of canopies C
end
这里有几点要说明的：D指代一组数据，d_i表示D中的各个数据。
是不是还不够明白？下面用中文进行说明：
1：给我一组存放在数组里面的数据D
2：给我两个距离阈值T1,T2,且T1>T2
3：随机取D中的一个数据d作为中心，并将d从D中移除
4：计算D中所有点到d的距离distance
5：将所有distance<T1的点都归如到d为中心的canopy1类中（注意哦，小于T2的也是小于T1的，所以也是归入到canopy1中的哦）
6：将所有distance<T2的点，都从D中移除。（这一步很关键的，你回去看上面那个图，就明白了）
7：重复步骤4到6，直到D为空，形成多个canopy类
通过上面的描述，能理解T1和T2的作用了否？当与中心的距离大于T1时，这些点就不会被归入到中心所在的这个canopy类中。然当距离小于T1大于T2时，这些点会被归入到该中心所在的canopy中，但是它们并不会从D中被移除，也就是说，它们将会参与到下一轮的聚类过程中，成为新的canopy类的中心或者成员。亦即，两个Canopy类中有些成员是重叠的。这是canopy比较关键和高明的地方了，当然内在的高明之处我也讲不出来，水平不够。而当距离小于T2的时候，这些点就会被归入到该中心的canopy类中，而且会从D中被移除，也就是不会参加下一次的聚类过程了。
不知道现在能明白了否？
如果需要用Python利用Hadoop实现canopy的话，可以参考这篇文章http://atbrox.com/2010/02/08/parallel-machine-learning-for-hadoopmapreduce-a-python-example/ 暂时我是理解不了这篇文章先。如果你会，希望能教一下我。