Spark MLlib中的聚类算法的作用是什么？
Spark MLlib中的聚类算法的作用是什么？
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...
基于Spark的机器学习实践 (九) - 聚类算法
0 相关源码 1 k-平均算法(k-means clustering)概述 1.1 回顾无监督学习 ◆ 分类、回归都属于监督学习 ◆ 无监督学习是不需要用户去指定标签的 ◆ 而我们看到的分类、回归算法都需要用户输入的训练数据集中给定一个个明确的y值 1.2 k-平均算法与无监督学习 ◆ k-平均算法...
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 ...
【Spark Summit East 2017】基于Spark的可扩展的层次聚类算法
更多精彩内容参见云栖社区大数据频道https://yq.aliyun.com/big-data；此外，通过Maxcompute及其配套产品，低廉的大数据分析仅需几步，详情访问https://www.aliyun.com/product/odps。 本讲义出自Chen Jin在Spark Summit...
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