# 使用 Spring 和 Spark 实现数据分类算法的指南
本文将指导你如何结合 Spring 框架和 Apache Spark 来实现一个简单的数据分类算法。随着数据科学的快速发展，能够处理和分析数据业已成为开发者的重要技能之一。在这篇文章中，我们将逐步介绍整个流程，代码示例，以及必要的注释，帮助你理解如何实践这一过程。
## 整体流程
首先，来看一下整个项目的基本流程：
| 步骤
数据分区并不是对所有的应用都有好处，如果RDD只被扫描一次，没有分区的必要。只有数据集多次在注入连接这种基于键的操作中使用时，分区才会有帮助。 Spark中所有的键值对RDD都可以进行分区。系统会根据一个针对键的函数对元素进行分组。尽管Spark没有给出显示控制每个键具体落在哪一个工作节点上的方法，但Spark可以确保同一组的键出现在同一个节点上
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2023-10-18 18:18:53
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主要讲Spark ML中关于分类算法的实现。示例的算法Demo包含：LR、DT、RF、GBTs、多层感知器、线性支持向量机、One-vs-Rest分类器以及NB等。 文章目录1. Logistic regression1.1 二分类LR1.2 多分类LR2. 决策树分类器3. 随机森林分类器4. 梯度提升树分类器5. 多层感知器分类器6. 线性支持向量机7. One-vs-Rest分类器8. 朴素
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2024-01-08 17:17:37
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【实验名称】 实验：分类算法 【实验目的】 1.了解分类算法理论基础 2.平台实现算法 3. 编程实现分类算法 【实验原理】 分类(Categorization or Classification)就是按照某种标准给对象贴标签(label),再根据标签来区分归类。 【实验环境】 OS：Ubuntu16.04 PyCharm： 2017.3 【实验准备】 安装实验所需依赖库pip install s
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2024-03-18 09:57:17
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一、Shuffle的含义 Hadoop中，Shuffle产生于Map和Reduce之间。 需要Shuffle的关键原因是某种具有共同特征的数据需要最终汇聚到一个计算节点上进行计算。 二、Shuffle操作可能面临的问题（运行Task时才会产生Shuffle操作）： 数据量可能较大，不同节点间网络传输问题； 数据如何分类，即如何Partition：Hash、Sort、Spark钨丝计划；
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2024-07-19 09:58:32
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# 数据挖掘分类算法的实现步骤
数据挖掘是从大量数据中提取有价值信息的过程。在学习分类算法的过程中，我们通常会遵循一系列的步骤。下面我们将详细讲解每一个步骤，并列出相应的代码示例，帮助你更好地理解数据挖掘分类算法的实现。
## 流程概述
在进行数据挖掘分类算法的实现时，我们可以遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述
贝叶斯公式公式描述：公式中，事件Bi的概率为P(Bi)，事件Bi已发生条件下事件A的概率为P(A│Bi)，事件A发生条件下事件Bi的概率为P(Bi│A)。朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。是一种贝叶斯分类算法中最简单、最常用的一种分类算法。分类算法的任务就是构造分类器。通过以上定理和“朴素”的假定，我们知道：P( Category | Document) =
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2024-01-08 17:52:11
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今天看了研究者July的文章，讲的是最恨对一个问题了解而不深入 ~ ~。切记，戒之。 在这篇文章中，我准备对数据挖掘的常用分类算法进行一一介绍，它们的实现，原理和适用问题及对比。首先补充一下监督学习，非监督学习和半监督学习的。常用的分类算法包括：决策树分类算法、朴素贝叶斯分类算法、基于支持向量机的SVM算法、神经网络算法、k近邻算法、模糊分类算法
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2024-01-16 15:33:00
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写在前面 本系列是综合了自己在学习spark过程中的理解记录 ＋ 对参考文章中的一些理解 ＋ 个人实践spark过程中的一些心得而来。写这样一个系列仅仅是为了梳理个人学习spark的笔记记录，所以一切以能够理解为主，没有必要的细节就不会记录了，而且文中有时候会出现英文原版文档，只要不影响理解，都不翻译了。若想深入了解，最好阅读参考文章和官方文档。 其次，本系列是基于目前最新的 spark 1.6
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2023-11-17 19:46:26
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Java实现数据排序算法数据结构描述的是数据之间的关系。C++据结构的存储方式有顺序、链接、索引、散列等形式，对数据的处理通常包括输入、输出、查找、更新、排序、插入、删除等，当数据的存储方式不同时，相应的处理实现算法也不尽相同。如何采用一种简便明了的方法分析C++的数据结构特点及各种存储方式、处理方式之间的异同成为了计算机应用专业教育的一个难点。针对远程开放教学学生大多数通过网络课件自学这一特点，
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2023-11-06 15:37:54
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分类是数据挖掘中最常用的方法之一，不论是实际应用还是科研，都少不了它的身影。
原创
2022-10-17 15:14:39
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Spark生态系统众生相 Apache Spark不仅仅让大数据处理起来更快，还让大数据处理起来更简单、功能更强大、更方便。Spark并非只是一项技术，它结合了诸多部分，新的功能和性能改进不断添加进来，每个部分都在不断完善之中。 本文介绍了Spark生态系统的每个主要部分：每个部分的功能，为什么很重要，是如何发展的，在哪方面不尽如人意，以及可能会往哪个方向发展。 Spark Core
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2023-08-11 14:25:45
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今晚本来良心发现，连改了5、6个积累已久的潜在BUG以及需要效率优化的代码，改完已经8点了，才发现说好的机器学习笔记没写。不过还好是KNN，很友好很简单，松了一口气，大家就当休息一下换换脑子吧。 KNN算法的定义： KNN通过测量不同样本的特征值之间的距离进行分类。它的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属
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2024-03-06 16:15:13
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一、时间复杂度和空间复杂度介绍 二、冒泡排序冒泡排序算法代码实现 package 数据结构;
import java.util.Arrays;
//冒泡排序
public class BubbleSort {
public static void main(String[] args) {
// TODO 自动生成的方法存根
int [] arr=ne
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2024-06-24 08:53:30
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常用分类算法总结分类算法NBC算法LR算法SVM算法ID3算法C4.5 算法C5.0算法KNN 算法ANN 算法 分类算法分类是在一群已经知道类别标号的样本中，训练一种分类器，让其能够对某种未知的样本进行分类。分类算法属于一种有监督的学习。分类算法的分类过程就是建立一种分类模型来描述预定的数据集或概念集，通过分析由属性描述的数据库元组来构造模型。分类的目的就是使用分类对新的数据集进行划分，其主要
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2023-11-25 15:47:44
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马上各种算法竞赛又要开始了，写这篇博客的主要目的是复习和巩固已经学过的算法，而不是从零开始学习新的算法。 所以对于不会对算法内容进行过多的阐述和讲解，而是以代码展示为主，阅读需要有一定的算法基础。二分二分查找（binary search），又称折半查找，是一种搜索算法，适用情况为：有一个区间，有一个判定条件，它们之间满足这样的一个关系：这个区间内存在一个分界点，分界点左边的值均不满足该判定条件，分
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2024-06-23 08:56:00
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SparkContext:Spark上下文：作用：连接Spark集群，用户创建RDD、累加器和广播。RDD：Resilient Distributed Dataset，弹性式分布式数据集：RDD代表一个不可变的,可并行操作的元素分区集合。RDD4种类型：a.创建RDD：3类(parallelize:将Seq序列数据转化为RDD、textFile将外部文件转化RDD、makeRDD将Seq序&nbs
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2024-01-03 12:27:42
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本文记录了使用scala语言在spark上实现ALS算法的相关内容有关协同过滤的相关内容详见 spark实现协同过滤-附scala代码在itemCF中以user-item-score矩阵为输入，将每个用户对每个商品的行为作为评分，将所有用户的评分作为一个商品的向量，
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2023-07-01 16:20:34
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[转帖]数据挖掘聚类算法一览聚类分析是数据挖掘中的一个很活跃的研究领域，并提出了许多聚类算法。这些算法可以被分为划分方法、层次方法、基于密度方法、基于网格方法和基于模型方法。1 划分方法(PAM:PArtitioning method) 首先创建k个划分，k为要创建的划分个数；然后利用一个循环定位技术通过将对象从一个划分移到另一个划分来帮助改善划分质量。典型的划分方法包括：k
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2024-01-12 09:31:19
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从如何判定对象消亡的角度出发，垃圾回收算法可以划分为：“引用计数式垃圾回收”和“追踪式垃圾收集”两大类。 我们目前所知的垃圾回收算法比如：标记-清除、标记-整理、标记-复制算法都属于追踪式垃圾收集。我们目前的的垃圾收集器，大多都遵循了“分代收集”的理论进行设计。 “分代收集”建立在两个分代假说之上：弱分代假说：绝代多数对象都是朝生夕灭的。强分代假说：熬过越多次垃圾收集过程的对象就越难以消亡。由这两
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2024-07-08 17:48:31
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