基于Spark的机器学习实践 (九) - 聚类算法

2019-04-16 700

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1 k-平均算法(k-means clustering)概述

1.1 回顾无监督学习

◆ 分类、回归都属于监督学习

◆ 无监督学习是不需要用户去指定标签的

◆ 而我们看到的分类、回归算法都需要用户输入的训练数据集中给定一个个明确的y值

1.2 k-平均算法与无监督学习

◆ k-平均算法是无监督学习的一种

◆ 它不需要人为指定一个因变量,即标签y ,而是由程序自己发现,给出类别y

◆ 除此之外，无监督算法还有PCA,GMM等

源于信号处理中的一种向量量化方法，现在则更多地作为一种聚类分析方法流行于数据挖掘领域。
k-平均聚类的目的是：把n 个点（可以是样本的一次观察或一个实例）划分到k个聚类中，使得每个点都属于离他最近的均值（此即聚类中心）对应的聚类，以之作为聚类的标准。

这个问题将归结为一个把数据空间划分为Voronoi cells的

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Arthas协助排查线上skywalking不可用问题

前言首先描述下问题的背景，博主有个习惯，每天上下班的时候看下skywalking的trace页面的error情况。但是某天突然发现生产环境skywalking页面没有任何数据了，页面也没有显示任何的异常，有点慌，我们线上虽然没有全面铺开对接skywalking，但是也有十多个应用。看了应用agent端日志后，其实也不用太担心，对应用毫无影响。大概情况就是这样，但是问题还是要解决，下面就开始排查skywalking不可用的问题。使用到的工具arthas Arthas是阿里巴巴开源的一款在线诊断java应用程序的工具，是greys工具的升级版本，深受开发者喜爱。当你遇到以下类似问题而束手无策时，Arthas可以帮助你解决：这个类从哪个 jar 包加载的？为什么会报各种类相关的 Exception？我改的代码为什么没有执行到？难道是我没 commit？分支搞错了？遇到问题无法在线上 debug，难道只能通过加日志再重新发布吗？线上遇到某个用户的数据处理有问题，但线上同样无法 debug，线下无法重现！是否有一个全局视角来查看系统的运行状况？有什么办法可以监控到JVM的实时运行...

2019-04-17

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2019-04-18

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为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题，腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构，目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

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Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。

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