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。
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后续,接着说一下比较复杂的机器学习算法中的MapReduce过程。

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。
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