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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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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spark(61) -- sparkmllib -- 基于sparkmllib的数据清洗项目实践
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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
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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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