【Spark MLlib】(一)架构解析(包含分类、回归、聚类和协同过滤)

【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KMeans聚类算法的解析和应用

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...

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...

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 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?

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