20、数据降维与文本处理技术解析

数据降维与文本处理技术解析

1. 图像数据降维处理

在处理图像数据时，我们需要将其转换为适合机器学习模型处理的格式。首先，为每个图像创建 MLlib 的 Vector 实例，并对 RDD 进行缓存以加速后续计算。

import org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors
val vectors = pixels.map(p => Vectors.dense(p))
vectors.setName("image-vectors")
vectors.cache

在运行降维模型之前，通常需要对输入数据进行标准化处理，特别是对于主成分分析（PCA）。这里我们使用 MLlib 特征包提供的 StandardScaler 来减去数据的均值。

import org.apache.spark.mllib.linalg.Matrix
import org.apache.spark.mllib.linalg.distributed.RowMatrix
import org.apache.spark.mllib.feature.StandardScaler
val scaler = new StandardScaler (withMean = true, withStd = false).fit(vectors)

需要注意的是，减去均值适用于密集输入数据。对于稀疏向量，从每个输入中减去均值向量会将稀疏数据转换为密集数据，这可能会耗尽可用的内存资源，因此不建议这样做。最后，