19、使用Spark进行降维处理

使用Spark进行降维处理

1. 降维概述

降维是一种无监督学习模型，与回归、分类和聚类等模型不同，它并不专注于进行预测。降维的目标是将具有特征维度D（即特征向量的长度）的一组输入数据，提取出维度为k的表示，其中k通常远小于D。因此，降维本质上是一种预处理或特征转换方式，而非预测模型。

提取的表示应能够捕捉原始数据的大部分可变性或结构。大多数数据源都存在某种潜在结构（通常称为潜在特征或潜在因素），若能揭示这些结构，模型就能学习这些结构并据此进行预测，而非直接使用可能包含噪声或大量无关特征的原始数据。也就是说，降维可以去除数据中的部分噪声，保留其中的隐藏结构。

在某些情况下，原始数据的维度远高于数据点的数量。若不进行降维，分类和回归等机器学习模型将难以学习，因为它们需要拟合的参数数量远大于训练示例的数量。从这个意义上说，降维方法与分类和回归中使用的正则化方法有相似之处。

1.1 降维技术的应用场景

• 探索性数据分析
• 提取特征以训练其他机器学习模型
• 减少大型模型在预测阶段的存储和计算需求（例如，进行预测的生产系统）
• 将大量文本文档归纳为一组隐藏主题或概念
• 当数据具有大量特征时（例如处理文本、声音、图像或视频数据，这些数据往往具有很高的维度），使模型的学习和泛化更容易

1.2 本章内容

• 介绍MLlib中可用的降维模型类型
• 处理人脸图像，提取适合降维的特征
• 使用MLlib训练降维模型
• 可视化和评估