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Spark MLlib架构解析(含分类算法、回归算法、聚类算法和协同过滤)

Spark MLlib架构解析 MLlib的底层基础解析 MLlib的算法库分析 分类算法  回归算法 聚类算法 协同过滤 MLlib的实用程序分析 从架构图可以看出MLlib主要包含三个部分: 底层基础:包括Spark的运行库、矩阵库和向量库; 算法库:包含广义线性模型、推荐系统、聚类、决策树和评估的算法; 实用程序:包括测试数据的生成、外部数据的读入等功能。 MLlib的底层基础解析 底层基础部分主要包括向量接口和矩阵接口,这两种接口都会使用Scala语言基于Netlib和BLAS/LAPACK开发的线性代数库Breeze。 MLlib支持本地的密集向量和稀疏向量,并且支持标量向量。 MLlib同时支持本地矩阵和分布式矩阵,支持的分布式矩阵分为RowMatrix、IndexedRowMatrix、CoordinateMatrix等。 关于密集型和稀疏型的向量Vector的示例如下所示。 疏矩阵在含有大量非零元素的向量Vector计算中会节省大量的空间并大幅度提高计算速度,如下图所示。 标量LabledPoint在实际中也被大量使用,例如判断邮件...

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