apache spark聚类-阿里云

【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...

Spark MLlib中的聚类算法的作用是什么？

大数据实战项目：反爬虫系统（Lua+Spark+Redis+Hadoop框架搭建）第一阶段

33 课时 |

283 人已学 |

加入学习

大数据实战项目：反爬虫系统（Lua+Spark+Redis+Hadoop框架搭建）第二阶段

28 课时 |

248 人已学 |

加入学习

大数据实战项目：反爬虫系统（Lua+Spark+Redis+Hadoop框架搭建）第三阶段

25 课时 |

92 人已学 |

加入学习

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-平均算法是无监督学习的...

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...

Spark Scala - ML - Kmeans聚类预测列

我想在我的数据集中使用Kmeans算法后在我的数据集中添加预测列，我不知道如何实现这一点。下面是我到目前为止使用的代码（摘自spark文档）case class MyCase(sId: Int, tId:Int, label:Double, sAuthors:String, sYear:Int, s...

Spark应用HanLP对中文语料进行文本挖掘--聚类详解教程

软件：IDEA2014、Maven、HanLP、JDK；用到的知识：HanLP、Spark TF-IDF、Spark kmeans、Spark mapPartition; 用到的数据集：http://www.threedweb.cn/thread-1288-1-1.html（不需要下载，已经包含在...

Spark应用HanLP对中文语料进行文本挖掘--聚类

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...

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 ...

用Spark和DBSCAN对地理定位数据进行聚类

机器学习，特别是聚类算法，可以用来确定哪些地理区域经常被一个用户访问和签到而哪些区域不是。这样的地理分析使多种服务成为可能，比如基于地理位置的推荐系统，先进的安全系统，或更通常来说，提供更个性化的用户体验。在这篇文章中，我会确定对每个人来说特定的地理活动区域，讨论如何从大量的定位事件中（比如在餐厅...

共有12条

< 1 2 >

跳转至： GO

更新时间 2024-03-13 17:19:10

本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。

社区圈子

Apache Spark 中国技术社区

阿里巴巴开源大数据技术团队成立 Apache Spark 中国技术社区，定期推送精彩案例，问答区数个 Spark 技术同学每日在线答疑，只为营造 Spark 技术交流氛围，欢迎加入！

4459+人已加入

加入