一.简介 　　KMeans 算法的基本思想是初始随机给定K个簇中心，按照最邻近原则把分类样本点分到各个簇。然后按平均法重新计算各个簇的质心，从而确定新的簇心。一直迭代，直到簇心的移动距离小于某个给定的值。 二.步骤 　　1.为待聚类的点寻找聚类中心。 　　2.计算每个点到聚类中心的距离 ...

1.什么是MLBaseMLBase是Spark生态圈的一部分，专注于机器学习，包含三个组件：MLlib、MLI、ML Optimizer。 ML Optimizer: This layer aims to automating the task of ML pipeline ...

聚类算法是机器学习中的一种无监督学习算法，它在数据科学领域应用场景很广泛，比如基于用户购买行为、兴趣等来构建推荐系统。 核心思想可以理解为，在给定的数据集中（数据集中的每个元素有可被观察的n个属性），使用聚类算法将数据集划分为k个子集，并且要求每个子集内部的元素之间的差异度尽可能低，而不同子集 ...

算法说明 　　线性回归是利用称为线性回归方程的函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析方法，只有一个自变量的情况称为简单回归，大于一个自变量情况的叫做多元回归，在实际情况中大多数都是多元回归。 　　线性回归（Linear Regression）问题属于监督学习 ...

下面的demo是根据kmeans算法原理实现的demo，使用到的数据是kmeans.txt View Code 下面这个demo是使用sklearn库实现聚类 当数据量很大的时候，会出现原始聚类算法 ...

function kmeans()clear all;clc;k=3;%k为聚类个数x = 0.8 + sqrt(0.01) * randn(100,2); %随机生成数据集y = 0.2 + sqrt(0.02) * randn(100,2);z= 0.5 + sqrt(0.01 ...

算法的概念不做过都解释，google一下一大把。直接贴上代码，有比较详细的注释了。 主程序： 自定义Point类： 测试数据集： ...

原创文章，转载请注明： 转载自http://www.cnblogs.com/tovin/p/3816289.html 本文以spark 1.0.0版本MLlib算法为准进行分析 一、代码结构 逻辑回归代码主要包含三个部分 1、classfication：逻辑回归 ...