【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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