SparkLDA实例一、准备数据数据格式为：documents:RDD[(Long,Vector)]，其中：Long为文章ID，Vector为文章分词后的词向量；通过分词以及数据格式的转换，转换成RDD[(Long,Vector)]即可。二、建立模型importorg.apache.spark.mllib.clustering._valldaOptimizer=newOnlineLDAOptimi
原创
2019-02-12 15:06:05
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# Spark LDA: 主题建模在大规模数据上的应用
随着大数据技术的不断发展，人们对文本数据的处理需求也越来越迫切。主题建模作为文本挖掘的重要技术之一，能够帮助我们从海量的文本数据中发现潜在的主题和模式。在大数据平台上，Spark LDA（Latent Dirichlet Allocation）作为一种高效的主题建模算法，受到了广泛的关注和应用。
## 什么是Spark LDA？
Spa
原创
2024-03-21 07:24:11
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LDA参数推导的Gibbs采样方法基于马尔科夫链蒙特卡洛方法，因此首先学习MCMC方法。一、马尔科夫链蒙特卡洛方法MCMC（Markov Chain Monte Carlo）方法是构造适合的马尔科夫链，使其平稳分布为待估参数的后验分布，抽样并使用蒙特卡洛方法进行积分计算，实现了抽样分布随模拟的进行而改变的动态模拟，弥补了传统蒙特卡洛积分只能静态模拟的缺陷。1、蒙特卡洛方法蒙特
分析函数的应用场景： （1）用于分组后组内排序 （2）指定计算范围 （3）Top N （4）累加计算 （5）层次计算分析函数的一般语法： 分析函数的语法结构一般是： 分析函数名(参数) over (子partition by 句 order by 字句 rows/range 字句) 1、分析函数名：sum、max、min、count、avg等聚合
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2023-07-03 20:34:07
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# Spark Java实例
Apache Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据处理引擎，它提供了一组丰富的API，用于在分布式环境中进行数据处理。Spark Java是Spark的一个开发框架，它提供了一种简单而强大的方式来构建基于Spark的应用程序。
在本文中，我们将通过一个简单的示例来介绍如何使用Spark Java来构建一个基本的数据处理应用程序。
## 示例：计算圆周率
原创
2024-05-23 04:18:08
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# Java Spark 实例科普文章
Apache Spark 是一个强大的开源计算框架，广泛应用于大规模数据处理和分析。通过分布式计算的能力，Spark 提供了高效的数据处理速度和丰富的编程接口。本文将通过一个简单的 Java 示例，来演示如何使用 Spark 进行基本的数据处理。
## Spark 的基本概念
在深入代码之前，让我们先简单了解一下 Spark 的几个核心概念：
- *
原创
2024-08-26 05:36:41
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宏观理解LDA有两种含义线性判别器(Linear Discriminant Analysis)隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation，简称LDA)本文讲解的是后者，它常常用于浅层语义分析，在文本语义分析中是一个很有用的模型。LDA模型是一种主题模型，它可以将文档集中的每篇文档的主题以概率分布的形式给出，从而通过分析一些文档抽取出它们的主题(分布)出来后，便可以根据
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2023-11-15 06:29:57
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到大量的概率与统计的相关知识，并且还涉及到了Spark GraphX图计算方面的知识。要想明确当中的原理得要下一番功夫。LDA源代码解
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2017-06-28 20:00:00
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本文章主要通过java实现spark常用transformation1 map算子案例/**
* map算子案例：将集合中每一个元素都乘以2
*/
private static void map() {
// 创建SparkConf
SparkConf conf = new SparkConf()
.setAppName("map")
.setM
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2023-10-27 07:36:03
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1、LDA的基本原理LDA线性判别分析也是一种经典的降维方法，LDA是一种监督学习的降维技术，也就是说它的数据集的每个样本是有类别输出的。这点和PCA不同。PCA是不考虑样本类别输出的无监督降维技术。LDA的思想可以用一句话概括，就是“*投影后类内方差最小，类间方差最大*”。什么意思呢？ 我们要将数据在低维度上进行投影，投影后希望每一种类别数据的投影点尽可能的接近，而不同类别的数据的类别中心之间的
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2024-05-09 21:49:12
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详解 LDA 详解 LDA基本概念什么是LDALDA 核心思想LDA 简单二分类实例实现步骤（python）第一步 标准化处理第二步 计算每一类别特征的均值向量第三步 计算类间散布矩阵S(B)和类内散布矩阵S(W)第四步 计算矩阵S(W)^(-1)S(B)的特征值和对应的特征向量第五步 选取前k个特征和对应的特征向量，构造一个d×k维的转换矩阵W，其中特征向量以列的形式排列第六步 将训练样本通过
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2023-10-27 04:34:29
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说明 ：本文为个人随笔记录，目的在于简单了解LDA的原理，为后面详细分析打下基础。 一、LDA的原理LDA的全称是Linear Discriminant Analysis（线性判别分析），是一种supervised learning。LDA的原理：将带上标签的数据（点），通过投影的方法，投影到维度更低的空间中，使得投影后的点，会形成按类别区分，一簇一簇的情况，相同类
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2023-06-12 17:46:24
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# Spark 实例的实现流程
## 1. 简介
在开始介绍实现 Spark 实例的流程之前，让我们先了解一下 Spark 是什么。Spark 是一个用于大规模数据处理的快速通用的计算引擎，它提供了一个简单且高效的 API，可以在集群上进行分布式计算。在我们开始创建 Spark 实例之前，我们需要确保已经安装了 Spark 并且配置好了开发环境。
## 2. 创建 Spark 实例的流程
下面
原创
2024-01-07 11:42:07
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最近参考了几篇examples，发觉example+doc才是绝配。 由于集群Spark版本是2.1.1，所以我学习的examples示例是2.1.1版本中的，2.2.0版本中关于ml【也就是DataFrame版的mllib】的examples有不少内容与2.1.1版本不同。 **注意：**使用ml的一些example还需要导入examples下的scopt_2.11-3.3.0.jar和spar
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2023-09-06 10:53:26
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# Spark 在 Java 中的实例化指南
Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，广泛用于数据处理和实时计算。对于刚入行的开发者来说，了解如何在 Java 中实例化 Spark 是一个重要的基础。本文将为你详细讲解这一过程，帮助你顺利完成 Spark 的初始化。
## 流程概述
在实例化 Spark 的过程中，我们需要遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述
LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种常用的主题模型，主要用于挖掘文本数据中的潜在主题。本文将围绕如何在 Java 中实现 LDA，同时详细介绍环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化和生态扩展。
## 环境准备
为了顺利运行 LDA 模型，我们需要确保以下环境和依赖项：
| 序号 | 组件 | 版本
几个问题：1、停用次应该去到什么程度？？2、比如我选了参数topicNumber=100，结果中，其中有80个topic，每个的前几个words很好地描述了一个topic。另外的20个topic的前几个words没有描述好。这样是否说明了topicNumber=100已经足够了？3、LDA考虑了多少文件之间的关系？4、参数 alpha,beta怎么取？？ alpha=K/50 ？？ b=0.1(0.01) ？？========================================看了几篇LDA的文档，实在写的太好了，我只能贴点代码，表示我做过lda了public class LdaM
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2013-04-13 23:04:00
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作为大数据领域占据着越来越重要地位的计算框架，Spark也逐渐成为大数据技术开发人员们被要求具备的基本技能之一，越来越多的职位在招聘的JD上清清楚楚地写出Spark的要求，这是大趋势。想要Spark从入门到精通，今天我们就给大家分享一份Spark学习路线规划。 阶段一：编程语言基础 学习Spark，Scala和Java语言是至少要掌握的两种语言之一，Scala是Spark框架的编程语言
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2023-09-02 13:16:18
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一、单词计数首先看来一个快速入门案例，单词计数 这个需求就是类似于我们在学习MapReduce的时候写的案例需求这样的：读取文件中的所有内容，计算每个单词出现的次数这个需求就没什么好分析的了，咱们之前在学习MapReduce的已经分析过了，接下来就来看一下使用Spark需要如何实现。注意：由于Spark支持Java、Scala这些语言，目前在企业中大部分公司都是使用Scala语言进行开发，个别公司
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2023-09-08 14:53:00
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# LDA降维R语言实例
近年来，随着数据科学的迅速发展，降维技术在数据分析和机器学习中扮演着越来越重要的角色。线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, LDA）是一种经典的降维方法，主要用于分类任务中。它通过在不同类别之间寻找最优的线性边界，提高了数据分类的精度和效果。本文将详细介绍LDA的工作原理，并通过R语言实例演示LDA降维的应用。
## LDA的工作原
