28、机器学习：分类与聚类及图处理

机器学习：分类与聚类及图处理

1. 随机森林模型的精度

随机森林模型的精度达到了 0.99，这意味着它的错误率仅为 1%。相比决策树模型，其精度提高了 4%；相较于逻辑回归模型，精度更是提升了 10%。而且，使用随机森林模型时无需对算法进行调优。随机森林算法凭借其出色的性能和易用性，成为了最受欢迎的算法之一，并且在高维数据集上也能表现出色。

2. 聚类算法概述

聚类是一种无监督学习方法，其任务是基于某种相似性度量，将一组示例划分为多个组（簇）。与分类不同，聚类前示例没有预先标注的标签，聚类算法会自行学习标签。聚类算法有多种用途，例如：
- 数据分组，如客户细分或按相似习惯对客户进行分组。
- 图像分割，识别图像中的不同区域。
- 异常检测。
- 文本分类或识别一组文章中的主题。
- 搜索结果分组，如 www.yippy.com 搜索引擎会自动按类别对结果进行分组。

Spark 提供了以下几种聚类算法的实现：
- K - 均值聚类
- 高斯混合模型
- 幂迭代聚类

3. K - 均值聚类

K - 均值聚类是上述三种算法中最简单且最常用的一种。不过，它也存在一些缺点，比如在处理非球形簇和大小不均匀（密度或半径不均匀）的簇时会遇到困难，并且无法有效利用独热编码特征。它常与词频 - 逆文档频率（TF - IDF）特征向量化方法一起用于文本文档分类。

3.1 K - 均值聚类的工作原理

以下是 K - 均值聚类算法的工作流程：
1. 随机选择簇中心 ：随