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基于Spark的机器学习实践 (九) - 聚类算法

0 相关源码 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

如何正确学习大数据,才能少走弯路?

https://img.mukewang.com/5cb7cc4f0001a4f206560411.jpg在技术论坛中或知乎上,看到近几万的冤家都在疑惑,学习Java应该选择什麼展开方向,这个我们在之前的文章中有提到过,Java展开在范围上有三个选择方向: 这是全国最大的大数据学习交流的地方,2000人聚集,不管你是小白还是大牛, 小编我都挺欢迎,今天的已经资讯上传到群文件,不定期分享干货, JavaEE,主要运用于企业级运用开发;安卓开发方向;嵌入式运用开发方向。在此建议大家选择JavaEE方向,由于运用非常普遍,岗位设置也比较多。 Java的职业展开规划之路我们也曾在(一文阐述Java从初级到初级的学习之路—— )详细罗列,这里就不逐一罗列了。 但我们历来没有讨论过学习Java,难道这辈子就只能做Java后端开发吗?只能在这条路上妥协终究吗?难道中途没有其他的选择吗? 偶然看法的一个冤家,最末尾是从事Java后端开发的,后来他在专业时间自学成功转入大数据行业,如今是一名大数据工程师,待遇也比之前好更多。前提是他是一名Java后端开发。 大数据是我们如今比较火的一个展开方向,但是很多...

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