Mahout 是一个用于构建可扩展机器学习算法的开源项目，主要用途包括：
推荐系统：Mahout 提供了各种推荐算法，可以用于构建个性化推荐系统，如协同过滤、内容过滤、基于模型的推荐等。
分类：Mahout 提供了各种分类算法，可以用于构建文本分类、图像分类等应用，如朴素贝叶斯分类、随机森林分类等。
聚类：Mahout 提供了各种聚类算法，可以用于对数据进行聚类分析，如 K-Means、Canopy、MeanShift 等。
协同过滤：Mahout 提供了协同过滤算法，可以用于构建协同过滤推荐系统，如 User-Based 协同过滤、Item-Based 协同过滤等。
关联规则：Mahout 提供了 Apriori 算法，可以用于挖掘数据集中的频繁项集和关联规则。
总的来说，Mahout 主要用途是在大规模数据集上构建机器学习模型，特别适用于推荐系统、分类、聚类等任务。
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