11、人口规模聚类、种族预测与主题建模技术解析

人口规模聚类、种族预测与主题建模技术解析

1. 人口规模聚类与种族预测

在处理大规模基因组数据集时，我们可以借助一些大数据工具，如Spark、H2O和ADAM。以1000个基因组项目分析中的遗传变异数据为例，我们运用基于Spark的K - means算法，旨在对群体规模的基因型变异进行聚类。

随后，我们采用基于H2O的深度学习（DL）算法和基于Spark的随机森林模型来预测地理种族。以下是计算测试数据上分类准确率、精确率、召回率、F1值和误差的代码：

val accuracy = evaluator1.evaluate(predictions)
val precision = evaluator2.evaluate(predictions)
val recall = evaluator3.evaluate(predictions)
val f1 = evaluator4.evaluate(predictions)
println("Accuracy = " + accuracy);
println("Precision = " + precision)
println("Recall = " + recall)
println("F1 = " + f1)
println(s"Test Error = ${1 - accuracy}")

运行结果如下：

Accuracy = 0.7196470196470195
Precision = 0.7196470196470195
Recall = 0.71