MLlib支持几种数据类型:本地向量(local vectors),和存储在一个简单机器中的矩阵(matrices),以及由一个或多个RDDs组成的分布式矩阵. 1,本地向量(Local Vector)     一个本地向量是由从0开始的整型下标和double型值组成,存储在一个单机节点上.MLlib支持两种类型的本地向量:密集的和稀疏的.密集向量用一个double数组来存储值.而一个稀疏向量由两个并列的数组,下表和值组成.例如,一个向量(1.0, 0.0, 3.0)可以由密集的数组[1…

不多说,直接上干货! Spark Mllib基本数据类型,根据不同的作用和应用场景,分为四种不同的类型 1.Local  vector : 本地向量集,主要向spark提供一组可进行操作的数据集合 2.Labeled point: 向量标签,让用户能够分类不同的数据集合 3.Local matrix:本地矩阵,将数据集合以矩阵形式存储在本地计算机中. 4.Distributed  matrix : 分布式矩阵,将数据集合以矩阵形式存储在分布式计算机中 具体,见 Spark Mllib机器学习实战…

package ML.DataType; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import org.apache.spark.mllib.linalg.*; import org.apache.spark.mllib.linalg.distributed.*; import or…

  http://product.dangdang.com/23829918.html Spark作为新兴的.应用范围最为广泛的大数据处理开源框架引起了广泛的关注,它吸引了大量程序设计和开发人员进行相关内容的学习与开发,其中 MLlib是 Spark框架使用的核心.本书是一本细致介绍 Spark MLlib程序设计的图书,入门简单,示例丰富. 本书分为 12章,从 Spark基础安装和配置开始,依次介绍 MLlib程序设计基础.MLlib的数据对象构建.MLlib中 RDD使用介绍,各种分类.聚…

MLlib 支持存放在单机上的本地向量和矩阵,也支持通过多个RDD实现的分布式矩阵.因此MLlib的数据类型主要分为两大类:一个是本地单机向量:另一个是分布式矩阵.下面分别介绍一下这两大类都有哪些类型: 1.Local vector(本地向量) (1)Vector 最基本的类型是Vector,该类型索引是从0开始的整型类型,值类型是double类型.并提供了两个实现:DenseVector and SparseVector.但是一把情况下都是推荐使用工厂方法来创建Vector.如下所示: imp…

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .MLlib实例 1.1 聚类实例 1.1.1 算法说明 聚类(Cluster analysis)有时也被翻译为簇类,其核心任务是:将一组目标object划分为若干个簇,每个簇之间的object尽可能相似,簇与簇之间的object尽可能相异.聚类算法是机器学习(或者说是数据挖掘更合适)中重要的一部分,除了最为简单的K-Means聚类算法外,比较常见的还有层次法(CURE.CHAMELEON等).网格…

1.  MLlib Apache Spark's scalable machine learning library, with APIs in Java, Scala and Python. 2.   数据类型 本地向量,标注点,本地矩阵,分布式矩阵 3. 本地向量 Local Vector 稠密向量 dense        一个double数组,例如 (1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0) 稀疏向量 sparse       两个并行的数组(indices和values),例如…

MLlib的设计原理:把数据以RDD的形式表示,然后在分布式数据集上调用各种算法.MLlib就是RDD上一系列可供调用的函数的集合. 操作步骤: 1.用字符串RDD来表示信息. 2.运行MLlib中的一个特征提取算法来吧文本数据转换为数值的特征.给操作会返回一个向量RDD. 3.对向量RDD调用分类算法,返回一个模型对象,可以使用该对象对新的数据点进行分类. 4.使用MLlib的评估函数在测试数据集上评估模型. 机器学习基础: 机器学习算法尝试根据 训练数据 使得表示算法行为的数学目标最大化,并…

参考学习链接:http://www.itnose.net/detail/6269425.html 机器学习相关算法,建议初学者去看看斯坦福的机器学习课程视频:http://open.163.com/special/opencourse/machinelearning.html(已经被翻译了) 所有文中示例见:http://spark.apache.org/docs/latest/mllib-statistics.html 统计工具(1)摘要统计我们通过统计中可用的colStats函数提供RDD…

使用Spark MLlib进行情感分析             使用Spark MLlib进行情感分析 一.实验说明 在当今这个互联网时代,人们对于各种事情的舆论观点都散布在各种社交网络平台或新闻提要中.我们可以在移动设备或是个人PC上轻松地发布自己的观点.对于这种网上海量分布地数据,我们可以利用文本分析来挖掘各种观点.如下图中,CognoviLabs利用Twitter上人们发布对于美国大选两个候选人的推特,进行情感分析的结果.从这张图我们也可以直观地感受到民意所向(此图发表日期为10月10日,…