SVD分解: \(A=U\Sigma V^T\),变换:\(\hat{A}=A\cdot V=U\Sigma\) 分解时先计算\(A^TA=U\Sigma^2U^T\),再进行SVD分解 /** * Computes the top k principal components and a vector of proportions of * variance explained by each principal component. * Rows correspond to observat…

不多说,直接上干货! 主成分分析(Principal Component Analysis,PCA), 将多个变量通过线性变换以选出较少个数重要变量的一种多元统计分析方法. 参考 http://blog.csdn.net/legotime/article/details/51836026…

spark-2.0.2 机器学习库(MLlib)指南 MLlib是Spark的机器学习(ML)库.旨在简化机器学习的工程实践工作,并方便扩展到更大规模.MLlib由一些通用的学习算法和工具组成,包括分类.回归.聚类.协同过滤.降维等,同时还包括底层的优化原语和高层的管道API. MLllib目前分为两个代码包: spark.mllib 包含基于RDD的原始算法API. spark.ml 则提供了基于DataFrames 高层次的API,可以用来构建机器学习管道. 我们推荐您使用spark.ml,…

  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…

[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 .机器学习概念 1.1 机器学习的定义 在维基百科上对机器学习提出以下几种定义: l“机器学习是一门人工智能的科学,该领域的主要研究对象是人工智能,特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能”. l“机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究”. l“机器学习是用数据或以往的经验,以此优化计算机程序的性能标准.” 一种经常引用的英文定义是:A computer program is said t…

本文来自 http://spark.apache.org/docs/latest/mllib-guide.html 官方文档翻译 个人翻译 MLlib包括的算法和工具主要有:分类,回归,聚类,协同过滤,降维,和底层优化原语: 数据类型 基本统计 总和统计 相关性 分层抽样 假设检验 随机数生成 分类和回归 线性模型(SVM,逻辑回归,线性回归) 朴素贝叶斯 决策树 ensembles of trees (随机森林和Gradient-Boosted树) 协同过滤 最小二乘法(ALS) 聚类 k-m…

    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…

http://f.dataguru.cn/spark-751832-1-1.html 我们可以利用PCA算法将向量的维数降低,从而实现特征转化.具体原理在<机器学习>课程中有详细的讲述.故此处将直接介绍如何利用MLlib中的PCA算法进行特征转换.下列演示了如何计算主成分向量并实现向量降维,同时保持标签计算线性回归. import org.apache.spark.mllib.regression.RegressionWithSGDimport org.apache.spark.mllib.r…

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…

MLlib:Machine Learning Library.主要内容包括: 数据类型 统计工具 summary statistics correlations stratified sampling hypothesis testing random data generation 分类和回归 线性模型(SVM,逻辑回归,线性回归) 朴素贝叶斯 决策树 ensembles of trees(随机森林和Gradient-Boosted Trees) isotonic regression 协同过…