目录 一、Spark Mlib 二、案例背景以及数据集 三、代码 四、总结 PySpark系列文章： （一）PySpark3：安装教程及RDD编程 （二）PySpark3：SparkSQL编程 （三）PySpark3：SparkSQL40题 （四）PySpark3：Mlib机器学习实战-信用卡交易数据异常检测 一、Spark Mlib 本节内容根据我的另一篇文章：信用卡交

一 算法思想 K-MEANS算法是输入聚类个数k，以及包含 n个数据对象的数据库，输出满足方差最小标准k个聚类的一种算法。k-means 算法接受输入量 k ；然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。 基本步骤 （1） 从 n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心； （2） 根据每个聚类对象的均值（中心对象），

机器学习之决策树 Spark中的决策树模型参数： model = DecisionTree.trainClassifier(trainData2, 7, Map(10 -> 4, 11 -> 40),impurity, depth, bins) trainData2：训练集（标签向量数据) 7：分类个数 Map(10 -> 4, 11 -> 40)：特征值的类型数量（比如第10个特征有4个类

目录 背景KMeans原理实训操作一、准备数据二、对数据进行聚类 背景 聚类（Cluster analysis）有时也被翻译为簇类，其核心任务是：将一组目标object划分为若干个簇，每个簇之间的object尽可能相似，簇与簇之间的object尽可能相异。聚类算法是机器学习（或者说是数据挖掘更合适）中重要的一部分，除了最为简单的K-Means聚类算法外，比较常见的还有层次