【Spark MLlib】（一）架构解析（包含分类、回归、聚类和协同过滤）
文章目录一、前言二、MLlib的底层基础解析三、MLlib的算法库分析四、MLlib的实用程序分析一、前言从以下架构图可以看出MLlib主要包含三个部分：底层基础：包括Spark的运行库、矩阵库和向量库；算法库：包含广义线性模型、推荐系统、聚类、决策树和评估的算法；实用程序：包括测试数据的生成、外部数据的读入等功能。二、MLlib的底层基础解析底层基础部分主要包括向量接口和矩阵接口，这两种接口都....
Spark MLlib中KMeans聚类算法的解析和应用
本文转自公众号：大数据学习与分享原文链接 聚类算法是机器学习中的一种无监督学习算法，它在数据科学领域应用场景很广泛，比如基于用户购买行为、兴趣等来构建推荐系统。 核心思想可以理解为，在给定的数据集中（数据集中的每个元素有可被观察的n个属性），使用聚类算法将数据集划分为k个子集，并且要求每个子集内部的元素之间的差异度尽可能低，而不同子集元素的差异度尽可能高。简而言之，就是通过聚类算法处理给定的数.....
MLlib 中的聚类和分类
1. 聚类和分类 （1）什么是聚类 聚类（ Clustering）指将数据对象分组成为多个类或者簇（ Cluster），它的目标是：在同一个簇中的对象之间具有较高的相似度，而不同簇中的对象差别较大。其实，聚类在 人们日常生活中是一种常见行为，即所谓的“物以类聚，人以群分”，其核心思想在于分组，人们不断地改进聚类模式来学习如何区分各个事物和人。 （2）什么是分类 数据仓库、数据库或者其他信息库中有....
Spark MLlib架构解析（含分类算法、回归算法、聚类算法和协同过滤）
Spark MLlib架构解析 MLlib的底层基础解析 MLlib的算法库分析 分类算法 回归算法 聚类算法 协同过滤 MLlib的实用程序分析 从架构图可以看出MLlib主要包含三个部分： 底层基础：包括Spark的运行库、矩阵库和向量库；...
Spark MLlib聚类KMeans
算法说明 聚类（Cluster analysis）有时也被翻译为簇类，其核心任务是：将一组目标object划分为若干个簇，每个簇之间的object尽可能相似，簇与簇之间的object尽可能相异。聚类算法是机器学习（或者说是数据挖掘更合适）中重要的一部分，除了最为简单的K-Means聚类算法外，比较常见的还有层次法（CURE、CHAMELEON等）、网格算法（STING、WaveCluster....
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