34、机器学习算法在Spark中的应用实践

机器学习算法在Spark中的应用实践

1. 引言

在机器学习领域，线性回归、逻辑回归、支持向量机等监督学习算法，以及K - 均值聚类、主成分分析（PCA）等无监督学习算法都有着广泛的应用。同时，将第三方自然语言处理库融入Spark作业也能为我们处理文本数据带来便利。本文将详细介绍如何在Spark中使用线性回归预测红酒质量，以及如何使用逻辑回归和支持向量机进行垃圾短信分类。

2. 线性回归预测红酒质量

2.1 线性回归原理

线性回归旨在使用一个与输入变量呈线性关系的数学模型，找到基于输入（x）的输出（y）之间的关系。输出变量y是一个连续的数值。如果有多个输入变量，则称为多元线性回归。

2.2 数据集

我们使用来自UCI网站（http://archive.ics.uci.edu/ml/machine - learning - databases/wine - quality/）的红酒数据集，该数据集包含1599个不同红酒的实例，包括它们的化学成分和质量评分。

2.3 实现步骤

1. 创建SparkConfig和SparkContext

val conf = new SparkConf().setAppName("linearRegressionWine").setMaster("local[2]")
val sc = new SparkContext(conf)