spark(59) -- SparkMllib -- 基于SparkMllib的统计特征实践

最新推荐文章于 2025-03-02 18:05:56 发布
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#spark #机器学习

本文介绍了SparkMllib中的统计特性，包括SummaryStatistic的均值、方差计算，Correlation的相关系数实践，如皮尔逊和斯皮尔曼相关系数，以及HypothesisTesting的卡方检验、Kolmogorov-Smirnov测试。此外，还涉及了分层采样和随机数生成的应用。

RDD[Vector]通过colStats 可用的功能提供列摘要统计信息Statistics。

1. SparkMllib的SummaryStatistic摘要统计

1.1 均值和方差

 colStats()返回一个实例 MultivariateStatisticalSummary，其中包含按列的max，min，mean，variance和非零数，以及总计数。

package MLLIB.C04

import org.apache.spark._
import org.apache.spark.mllib
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spark(60) -- SparkMllib -- 基于SparkMllib数据特征工程构建过程
erainm
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Spark-MLlib实例——逻辑回归
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spark mllib特征使用案例讲解
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【注】该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在《倾情大奉送--Spark入门实战系列》获取 1、MLlib实例 1.1 聚类实例 1.1.1 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...
基于spark Mllib(ML)聚类实战
weixin_30293079的博客
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写在前面的话：由于spark2.0.0之后ML中才包括LDA,GaussianMixture 模型，这里k-means用的是ML模块做测试，LDA,GaussianMixture 则用的是MLlib模块 数据资料下载网站，大力推荐！！！ http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html?format=&task=clu&a...
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10-20
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spark(61) -- sparkmllib -- 基于sparkmllib的数据清洗项目实践
06-06
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11-16 4124
本系列目录如下： 数据类型基本统计 summary statistics（概括统计）correlations（相关性系数）tratified sampling（分层取样）hypothesis testing（假设检验）random data generation（随机数生成）Kernel density estimation（核密度估计） 协同过滤 交换最小二乘 分类
Sparkml实战
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精确讲述SparkML里面算法调用以及算法之间串行以及并行
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优快云2022博客之星Top39；华为云博主7&，优快云、稀土掘金、微信公众号、阿里云开发者社区、腾讯云社区、博客园、知乎、51CTO同名博主WHYBIGDATA；
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Spark Mllib数据挖掘入门十一——综合案例
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本文主要研究一个较为基础的、经典的数据挖掘任务，包括数据的预处理、数据的分析性挖掘和多种MLlib算法的使用。 具体目标是研究不同的鸢尾花的生长分布，以及种类的判定方法，其中会使用到回归分析方法以及决策树方法，这些都是现实中常用的数据挖掘方法。 1.建模说明 不同种类的鸢尾花有着不同的特征外貌，相同一类的鸢尾花有不同的特征，而不同类的鸢尾花可能会有着相同的特征，因此研究其分类并对其做出预测以提高采集分类的准确率是很有必要的。 鸢尾花数据集是由杰出的统计学家R.A.Fisher在20世纪30年代中期创建的
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