对于文本信息的向量化，Mahout 已经提供了工具类，它基于 Lucene 给出了对文本信息进行分析，然后创建文本向量。mahout提供下面两个命令来将文本转成向量形式（转化成向量后可以聚类）：
1.mahout seqdirectory：将文本文件转成SequenceFile文件，SequenceFile文件是一种二制制存储的key-value键值对，对应的源文件是org.apache.mahout.text.SequenceFilesFromDirectory.java
2.mahout seq2sparse：将SequenceFile转成向量文件，对应的源文件是org.apache.mahout.vectorizer.SparseVectorsFromSequenceFiles.java
生成的向量文件目录结构是：
df-count 目录：保存着文本的频率信息
tf-vectors 目录：保存着以 TF 作为权值的文本向量
tfidf-vectors 目录：保存着以 TFIDF 作为权值的文本向量
tokenized-documents 目录：保存着分词过后的文本信息
wordcount 目录：保存着全局的词汇出现的次数
dictionary.file-0 目录：保存着这些文本的词汇表
frequcency-file-0 目录 : 保存着词汇表对应的频率信息。
查看转化结果：
mahout seqdumper：将SequenceFile文件转成文本形式，对应的源文件是org.apache.mahout.utils.SequenceFileDumper.java
mahout vectordump：将向量文件转成可读的文本形式，对应的源文件是org.apache.mahout.utils.vectors.VectorDumper.java
mahout clusterdump：分析最后聚类的输出结果，对应的源文件是org.apache.mahout.utils.clustering.ClusterDumper.java具体每种命令如何用及参数如何选择，在命令行后面加-h或-help可以查看
原文：http://www.cnblogs.com/mlj5288/p/4458210.html