Atividade Prática -Algoritmo K-Means

A ideia da atividade é executar o algoritmo kmeans usando uma das pastas com os textos, e analisar qual o resultado do algoritmo. Observe os clusters gerados, e se de fato os assuntos possuem relação entre si. Caso queira utilizar outras bases de textos, a sequência de comandos deverá funcionar.

Segue o exemplo e sequência de comandos utilizada:
Base Reuters
C50train
hadoop fs -copyFromLocal C50/ /
./Mahout seqdirectory -i /C50/C50train -o /seqreuters -xm sequential
./Mahout seq2sparse -i /seqreuters -o /train-sparse
./Mahout kmeans -i /train-sparse/tfidf-vectors/ -c /kmeans-train-clusters -o /train-clusters-final -dm org.apache.mahout.common.distance.EuclideanDistanceMeasure -x 10 -k 10 -ow
./Mahout clusterdump -d /train-sparse/dictionary.file-0 -dt sequencefile -i /train-clusters-final/clusters-10-final -n 10 -b 100 -o ~/saida_clusters.txt -p /train-clusters-final/clustered-points
Lembrando que vocês deverão trocar alguns dos parâmetros aqui listados, como pastas e path dos arquivos e bases.