MapReduce----主成分分析

本文介绍了如何将主成分分析(PCA)与MapReduce框架相结合来处理大规模数据集的方法。通过将训练集划分并在多台计算机上并行计算,最终通过Reduce步骤汇总结果,实现了PCA在大数据环境下的高效应用。

最好先理解一下主成分分析的证明过程,下面的说明是在理解主成分分析的基础上的。

我们说过出现矩阵相乘的地方,就可以用MapReduce

在主成分分析中,最后用的是协方差矩阵的特征值,而在求协方差矩阵时,用的就是矩阵的加减乘除,所以在这个地方可以用MapReduce

我们知道协方差矩阵为:


其中代表已知训练集,均值

所以,我们可以把训练集分成份,分别再台计算机上运行,实现Map过程

最后把结果合在一起就是Reduce的过程

——————————————————————————————————————————————————————————————————————————————

后续,接着说一下比较复杂的机器学习算法中的MapReduce过程。

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值