Spark MLlib里面提供了几种基本的数据类型,虽然大部分在调包的时候用不到,但是在自己写算法的时候,还是很需要了解的.MLlib支持单机版本的local vectors向量和martix矩阵,也支持集群版本的matrix矩阵.他们背后使用的都是ScalaNLP中的Breeze. 更多内容参考我的大数据学习之路 Local Vector local vector是一种索引是0开始的整数.内容为double类型,存储在单机上的向量.MLlib支持两种矩阵,dense密集型和sparse稀疏型.…

不多说,直接上干货! Labeled point: 向量标签 向量标签用于对Spark Mllib中机器学习算法的不同值做标记. 例如分类问题中,可以将不同的数据集分成若干份,以整数0.1.2,....进行标记,即我们程序开发者可以根据自己业务需要对数据进行标记. 向量标签和向量是一起的,简单来说,可以理解为一个向量对应的一个特殊值,这个值的具体内容可以由用户指定,比如你开发了一个算法A,这个算法对每个向量处理之后会得出一个特殊的标记值p,你就可以把p作为向量标签.同样的,更为直观的话,你可以把…

不多说,直接上干货! Local  vector : 本地向量集 由两类构成:稀疏型数据集(spares)和密集型数据集(dense) (1).密集型数据集 例如一个向量数据(9,5,2,7),可以设定为(9,5,2,7)进行存储,数据集被作为一个集合的形式整体存储. (2).稀疏型数据集 例如一个向量数据(9,5,2,7),可以按向量的大小存储为(4,Array(0,1,2,3),Array(9,5,2,7))  testVector.scala package zhouls.bigdata.…

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…

在机器学习中,一般都会按照下面几个步骤:特征提取.数据预处理.特征选择.模型训练.检验优化.那么特征的选择就很关键了,一般模型最后效果的好坏往往都是跟特征的选择有关系的,因为模型本身的参数并没有太多优化的点,反而特征这边有时候多加一个或者少加一个,最终的结果都会差别很大. 在SparkMLlib中为我们提供了几种特征选择的方法,分别是VectorSlicer.RFormula和ChiSqSelector. 下面就介绍下这三个方法的使用,强烈推荐有时间的把参考的文献都阅读下,会有所收获! Vect…

    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…

本章导读 机器学习(machine learning, ML)是一门涉及概率论.统计学.逼近论.凸分析.算法复杂度理论等多领域的交叉学科.ML专注于研究计算机模拟或实现人类的学习行为,以获取新知识.新技能,并重组已学习的知识结构使之不断改善自身. MLlib是Spark提供的可扩展的机器学习库.MLlib已经集成了大量机器学习的算法,由于MLlib涉及的算法众多,笔者只对部分算法进行了分析,其余算法只是简单列出公式,读者如果想要对公式进行推理,需要自己寻找有关概率论.数理统计.数理分析等方面的专…

Spark mlib的本地向量有两种: DenseVctor :稠密向量 其创建方式 Vector.dense(数据) SparseVector :稀疏向量 其创建方式有两种: 方法一:Vector.sparse(向量长度,索引数组,与索引数组所对应的数值数组) 方法二:Vector.sparse(向量长度,(索引,数值),(索引,数值),(索引,数值),...(索引,数值)) 示例: 比如向量(1,0,3,4)的创建有三种方法: 稠密向量:直接Vectors.dense(1,0,3,4) 稀疏…

不多说,直接上干货! Distributed  matrix : 分布式矩阵 一般能采用分布式矩阵,说明这数据存储下来,量还是有一定的.在Spark Mllib里,提供了四种分布式矩阵存储形式,均由支持长整形的行列数和双精度浮点型的数据内容组成. 包括行矩阵.带有行索引的行矩阵.坐标矩阵和块矩阵. 依据你数据的不同的特点,你可以选择不同类型的数据. (1).行矩阵: 以行为基本方向的矩阵存储格式,列的作用相对较少. 理解记忆,行矩阵是一个巨大的特征向量的集合 每一行就是一个具有相同格式的向量数据…

package iie.udps.example.spark.mllib; import java.util.regex.Pattern; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import org.apache.spark.api.java.function.Function;…