PCA在Spark2.0中用法比较简单,只需要设置: .setInputCol(“features”)//保证输入是特征值向量 .setOutputCol(“pcaFeatures”)//输出 .setK()//主成分个数 注意:PCA前一定要对特征向量进行规范化(标准化)!!! //Spark 2.0 PCA主成分分析 //注意:PCA降维前必须对原始数据(特征向量)进行标准化处理 package my.spark.ml.practice; import org.apache.spark.ml…

1   背景介绍 真实的训练数据总是存在各种各样的问题: 1. 比如拿到一个汽车的样本,里面既有以“千米/每小时”度量的最大速度特征,也有“英里/小时”的最大速度特征,显然这两个特征有一个多余. 2. 拿到一个数学系的本科生期末考试成绩单,里面有三列,一列是对数学的兴趣程度,一列是复习时间,还有一列是考试成绩.我们知道要学好数学,需要有浓厚的兴趣,所以第二项与第一项强相关,第三项和第二项也是强相关.那是不是可以合并第一项和第二项呢? 3. 拿到一个样本,特征非常多,而样例特别少,这样用回归去直接…

1.应用pca的前提 应用pca的前提是,连续信号具有相关性.相关性是什么,是冗余.就是要利用pca去除冗余. 2.pca的定义 pca是一种去除随机变量间相关性的线性变换.是一种常用的多元数据分析方法.pca将互相关的输入数据转换成统计上不相干的主成分(或者特征),所得到的主成份通常是按照方差大小进行降序排列的. reference :基于CCA的fMRI时空模型数据处理方法的研究,肖柯,硕士论文. ———————————————————下面来参考一下代码———————————————————…

### 主成份分析(Pricipal components analysis PCA) 假设空间$R^{n}$中有m个点{$x^{1},......,x^{n}$},希望压缩,对每个$x^{i}$都有一个向量$c^{i} \in R^{l}$,并且l < m(所以才压缩.).所以需要找到一个编码函数f(x) = c 和一个解码函数$g(c) \approx x$. 在PCA中我们用矩阵乘法作为解码器$ g(c) = Dc ,D \in R^{n \times l}$,约定D中所有列向量都有单位范…

前言 主成份分析,简写为PCA(Principle Component Analysis).用于提取矩阵中的最主要成分,剔除冗余数据,同时降低数据纬度.现实世界中的数据可能是多种因数叠加的结果,如果这些因数是线性叠加,PCA就可以通过线性转化,还原这种叠加,找到最原始的数据源. PCA原理 P.S: 下面的内容需要一定线性代数基础,如果只想了解如何在R中使用,可以跳过此节 本质上来讲,PCA主要是找到一个线性转换矩阵P,作用在矩阵X(X的列向量是一条记录,行向量是一个feature)上,使其转换…

w http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/主成份分析 主成分分析(PCA)及其在R里的实现 - jicf的日志 - 网易博客  http://blog.163.com/xiaoji0106@126/blog/static/13613466120133185842687/…

Data Mining 主成分分析PCA 降维的必要性 1.多重共线性--预测变量之间相互关联.多重共线性会导致解空间的不稳定,从而可能导致结果的不连贯. 2.高维空间本身具有稀疏性.一维正态分布有68%的值落于正负标准差之间,而在十维空间上只有0.02%. 3.过多的变量会妨碍查找规律的建立. 4.仅在变量层面上分析可能会忽略变量之间的潜在联系.例如几个预测变量可能落入仅反映数据某一方面特征的一个组内. 降维的目的: 1.减少预测变量的个数 2.确保这些变量是相互独立的 3.提供一个框架来解释…

# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets,decomposition def load_data(): ''' 加载用于降维的数据 ''' # 使用 scikit-learn 自带的 iris 数据集 iris=datasets.load_iris() return iris.data,iris.target #PCA降维 def…

PCA通过将高维空间向量映射到低维,对于数据进行处理…

主成份分析(Principle Component Analysis)主要用来对数据进行降维.对于高维数据,处理起来比较麻烦,而且高维数据可能含有相关的维度,数据存在冗余,PCA通过把高维数据向低维映射的同时尽可能保留数据蕴含的信息,到达简化数据的目的. 假设原始数据表示为$\{{{x}_{1}},{{x}_{2}},\cdots ,{{x}_{n}}\}$共$n$个数据,${{x}_{i}}$是$d$维的,现在首先分析PCA如何将它映射到一维,再推广到多维. 为了将数据向一维映射,需要解决两个…

转载:http://blog.csdn.net/sparkexpert/article/details/52871000 随着新版本的spark已经逐渐稳定,最近拟将原有框架升级到spark 2.0.还是比较兴奋的,特别是SQL的速度真的快了许多.. 然而,在其中一个操作时却卡住了.主要是dataframe.map操作,这个之前在spark 1.X是可以运行的,然而在spark 2.0上却无法通过.. 看了提醒的问题,主要是: error: Unable to find encoder for…

hadoop之Spark强有力竞争者Flink,Spark与Flink:对比与分析 Spark是一种快速.通用的计算集群系统,Spark提出的最主要抽象概念是弹性分布式数据集(RDD),它是一个元素集合,划分到集群的各个节点上,可以被并行操作.而Flink是可扩展的批处理和流式数据处理的数据处理平台. Apache Flink,apache顶级项目,是一个高效.分布式.基于Java实现的通用大数据分析引擎,它具有分布式 MapReduce一类平台的高效性.灵活性和扩展性以及并行数据库查询优化方案…

来源:http://blog.sina.com.cn/s/blog_670445240101nlss.html 1   背景介绍 这是一种排序方法.假设我们对N个样方有了衡量它们之间差异即距离的数据,就可以用此方法找出一个直角坐标系(最多N-1维),使N个样方表示成N个点,而使点间的欧氏距离的平方正好等于原来的差异数据. 由于样方间的差异数据可以由各种方式给出,只要对一些差异进行定量描述,如甲型,乙型,丙型等,就可以求出样方的数量坐标,实现定性到定量的转变. 主坐标方法简单.明确.效率很高.它与…

1.提交应用程序 在提交应用程序的时候,用到 spark-submit 脚本.我们来看下这个脚本: if [ -z "${SPARK_HOME}" ]; then export SPARK_HOME="$(cd "`dirname "$0"`"/..; pwd)" fi # disable randomized hash for string in Python 3.3+ export PYTHONHASHSEED= exec…

Apache Spark吸引广大社区开发者的一个重要原因是:Apache Spark提供极其简单.易用的APIs,支持跨多种语言(比如:Scala.Java.Python和R)来操作大数据. 本文主要讲解Apache Spark 2.0中RDD,DataFrame和Dataset三种API:它们各自适合的使用场景:它们的性能和优化:列举使用DataFrame和DataSet代替RDD的场景.文章大部分聚焦DataFrame和Dataset,因为这是Apache Spark 2.0的API统一的重…

1.算法功能简介 主要分析功能是采用类似卷积滤波的方法将较大类别中的虚假像元归到该类中,首先定义一个变换核尺寸,然后用变换核中占主要地位(像元最多)类别数代替中心像元的类别数,次要分析相反,用变换核中占次要地位的像元的类别数代替中心像元的类别数. PIE SDK支持算法功能的执行,下面对主/次要分析算法功能进行介绍. 2.算法功能实现说明 2.1. 实现步骤 第一步 算法参数设置 第二步 算法执行 第三步 结果显示 2.2. 算法参数 算法名称 主/次要分析 C#算法DLL PIE.Common…

阅读提示:阅读本文前,最好先阅读<Spark2.1.0之源码分析——事件总线>.<Spark2.1.0事件总线分析——ListenerBus的继承体系>及<Spark2.1.0事件总线分析——SparkListenerBus详解>几篇文章的内容. LiveListenerBus继承了SparkListenerBus,并实现了将事件异步投递给监听器,达到实时刷新UI界面数据的效果.LiveListenerBus主要由以下部分组成: eventQueue:是SparkLis…

NVIDIA DeepStream 5.0构建智能视频分析应用程序 无论是要平衡产品分配和优化流量的仓库,工厂流水线检查还是医院管理,要确保员工和护理人员在照顾病人的同时使用个人保护设备(PPE),就可以实现高级智能视频分析(IVA)有用. 在基础层,全球在城市,体育馆,工厂和医院中部署了数十亿个摄像头和IoT传感器,每天生成数PB的数据.随着数据的爆炸式增长,必须使用AI来简化和执行有效的IVA. 许多公司和开发人员都在努力构建可管理的IVA管道,因为这些工作需要AI专业知识,高效的硬件,可靠…

Apache Spark 2.0: Faster, Easier, and Smarter http://blog.madhukaraphatak.com/categories/spark-two/ https://amplab.cs.berkeley.edu/technical-preview-of-apache-spark-2-0-easier-faster-and-smarter/     Dataset - New Abstraction of Spark For long, RDD w…

就在昨天,北京时间5月30日20点多.Spark 1.0.0最终公布了:Spark 1.0.0 released 依据官网描写叙述,Spark 1.0.0支持SQL编写:Spark SQL Programming Guide 个人认为这个功能对Hive的市场的影响非常小.但对Shark冲击非常大.就像win7和winXP的关系,自相残杀嘛? 这么着急的公布1.x 版是商业行为还是货真价实的体现,让我们拭目以待吧~~~~ 本文是CSDN-撸大湿原创,如要转载请注明出处,谢谢:http://blog…

jQuery 2.0.3 源码分析Sizzle引擎 - 解析原理 声明:本文为原创文章,如需转载,请注明来源并保留原文链接Aaron,谢谢! 先来回答博友的提问: 如何解析 div > p + div.aaron input[type="checkbox"] 顺便在深入理解下解析的原理: HTML结构 <div id="text"> <p> <input type="text" /> </p>…

Android4.0图库Gallery2代码分析(二) 数据管理和数据加载 2012-09-07 11:19 8152人阅读 评论(12) 收藏 举报 代码分析android相册优化工作 Android4.0图库Gallery2代码分析(二) 数据管理和数据加载 一 图库数据管理 Gallery2的数据管理 DataManager(职责:管理数据源)- MediaSource(职责:管理数据集) - MediaSet(职责:管理数据项).DataManager中初始化所有的数据源(LocalSo…

What’s New, What’s Changed and How to get Started. Are you ready for Apache Spark 2.0? If you are just getting started with Apache Spark, the 2.0 release is the one to start with as the APIs have just gone through a major overhaul to improve ease-of-…

如今大数据和机器学习已经有了很大的结合,在机器学习里面,因为计算迭代的时间可能会很长,开发人员一般会选择使用 GPU.FPGA 或 TPU 来加速计算.在 Apache Hadoop 3.1 版本里面已经开始内置原生支持 GPU 和 FPGA 了.作为通用计算引擎的 Spark 肯定也不甘落后,来自 Databricks.NVIDIA.Google 以及阿里巴巴的工程师们正在为 Apache Spark 添加原生的 GPU 调度支持,该方案填补了 Spark 在 GPU 资源的任务调度方面的空白…

1. 环境准备: JDK1.8 hive 2.3.4 hadoop 2.7.3 hbase 1.3.3 scala 2.11.12 mysql5.7 2. 下载spark2.0.0 cd /home/worksapce/software wget https://archive.apache.org/dist/spark/spark-2.0.0/spark-2.0.0-bin-hadoop2.7.tgz -bin-hadoop2..tgz -bin-hadoop2. spark- 3. 配置系统…

1.编译uboot前需要三次make make distcleanmake x210_sd_configmake -j4 make distclean为清楚dist文件. make x210_sd_config  跳转执行mkconfig用来配置并生成config.mk(board/samsung/x210目录下为指定链接地址的与主uboot目录的config.mk不同) autuconfig.mk 2.框图 3.uboot主Makefile分析 3.1.uboot version确定(Make…

VERSION = 1 PATCHLEVEL = 3 SUBLEVEL = 4 EXTRAVERSION = U_BOOT_VERSION = $(VERSION).$(PATCHLEVEL).$(SUBLEVEL)$(EXTRAVERSION) VERSION_FILE = $(obj)include/version_autogenerated.h (1)uboot的版本号分3个级别:VERSION:主板本号PATCHLEVEL:次版本号SUBLEVEL:再次版本号EXTRAVERSION:另…

com.esotericsoftware.kryo.KryoException: java.lang.NullPointerExceptionSerialization trace:underlying (org.apache.spark.util.BoundedPriorityQueue)    at com.esotericsoftware.kryo.serializers.ObjectField.read(ObjectField.java:144)    at com.esotericso…

Android4.0图库Gallery2代码分析(一) 程序整体结构 Gallery2的用例图分析:Gallery2主要功能是实现本地存储器.MTP存储器和网络存储器中媒体(图像和视频)的浏览.显示和很多其它操作(删除.分享.选择和缩放等).以下用一张简单的用例图描写叙述了Gallery2的功能和职责. Gallery2中主要界面:AlbumSetPage.java(相冊缩略图); AlbumPage.java(单个相冊照片缩略图); PhotoPage.java(单张照片); ManageCa…

Beescms_v4.0 sql注入漏洞分析 一.漏洞描述 Beescms v4.0由于后台登录验证码设计缺陷以及代码防护缺陷导致存在bypass全局防护的SQL注入. 二.漏洞环境搭建 1.官方下载Beescms v4.0,下载地址: http://beescms.com/cxxz.html 2.解压压缩文件,然后把文件放到phpstudy的网站根目录 3.浏览器访问http://192.168.10.171/beescms/install,开始安装 4.一直下一步,出现如下界面,输入数据库账…