【导读：数据是二十一世纪的石油，蕴含巨大价值，这是·情报通·大数据技术系列第[74]篇文章，欢迎阅读和收藏】1 搭建开发环境1.1 安装 Scala IDE搭建 Scala 语言开发环境很容易， Scala IDE 官网 下载合适的版本并解压就可以完成安装，下文示例中使用的版本是 4.1.0 。1.2 安装 Scala 语言包如果下载的 Scala IDE 自带的 Scala 语言包与 Spark
# Spark聚类AGNES实现流程
## 1. 简介
AGNES（Agglomerative Nesting）是一种层次聚类算法，可以对数据集进行聚类分析。在Spark中，可以使用MLlib库来实现AGNES聚类算法。本文将介绍如何使用Spark实现AGNES聚类算法。
## 2. 流程概览
下面是实现AGNES聚类的整体流程，包括数据准备、模型训练和结果评估。
```mermaid
ga
原创
2023-12-26 07:31:47
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spark ml聚类算法一、K-means原理1.核心思想2.流程3. 注意点优点缺点spark实现模型参数解读K-means变种初始值优化k-means++初始值优化BisectingKMeans距离计算优化elkan K-Means大样本优化Mini Batch K-Means二、高斯混合模型GaussianMixtureModel原理1.核心思想2.流程优缺点spark实现 一、K-mea
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2023-08-21 22:51:05
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紧接着系列博客上一篇Spark05-SparkSQL入门 的学习，这篇博客 主要讲解一些SparkSQL初级使用。聚合（Aggregations）内置的DataFrames函数提供常见的聚合，如count()、countDistinct()、avg()、max()、min()等。此外，用户并不局限于预定义的聚合函数，还可以创建自己的聚合函数。无用户定义的聚合函数(Untyped User-Defi
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2023-08-21 23:26:35
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与前文介绍的DBSCAN聚类算法类似，AGNES算法也属于无监督的数据分类算法。更细地划分，该算法属于自底向上的层次聚类算法。该算法的核心思路是，首先设定一个期望的分类数目n，一开始把每个数据样本都分别看成一个类，然后计算所有类之间两两的距离，找出距离最短的两个类，并把这两个类合并为一个类，到此则总类数减1。接着再重复上述过程：计算所有类之间两两的距离，找出距离最短的两个类，并把这两个类合并为一个
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2023-07-09 20:59:14
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AGNES（AGglomerative NESting 的简写）是一种采用自底向上聚合策略的层次聚类算法。【工作过程】：先将数据集中的每个样本看作一个初始聚类簇；然后在算法运行的每一步中找出距离最近的两个聚类簇进行合并；步骤（2）不断重复，直至达到预设的聚类簇的个数。【关键】：如何计算聚类簇之间的距离。实际上，每个簇是一个样本集合，因此，只需采用关于集合的某种距离即可。 显然，最小距离由两个簇的最
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2024-03-21 09:09:22
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程序错误处理一般错误返回的数据类型有VOID BOOL HANDLE PVOID LONG/DWORD 返回值哪些代表成功和错误需查文档错误码和解释存放在WinError.h中使用GetLastError()获取线程最后的错误信息将错误码转换成文本描述使用函数 :DWORD FormatMessage( DWORD
算法是什么？ 算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰命令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可用空间复杂度与时间复杂度来衡量。这两段代码都可以
一.java的内存模型介绍如下6个组成部分1.程序计数器：一块较小内存区域，指向当前所执行的字节码。如果线程正在执行一个Java方法，这个计数器记录正在执行的虚拟机字节码指令的地址，如果执行的是Native方法，这个计算器值为空。2.Java虚拟机栈：线程私有的，其生命周期和线程一致，每个方法执行时都会创建一个栈帧用于存储局部变量表、操作数栈、动态链接、方法出口等信息。3.本地方法栈：与虚拟机栈功
一、聚类算法基本概念1. 定义：聚类就是按照某个特定标准(如距离准则)把一个数据集分割成不同的类或簇，使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大。即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起，不同数据尽量分离。简单来讲就是把相似的东西分到一起。2. 无监督学习我们一定要区分开聚类算法和分类算法。分类算法是训练一个分类器，根据已知的事物和对应的标签进行学习、训练，属于有监督学习。而聚类算法仅仅是把相似的事物分
层次聚类(Hierarchical methods)主要思想：试图在不同层次上对数据集进行划分，从而形成树形的聚类结构。数据集的划分可以采用“自底向上”的聚合策略，开始将每个对象作为单独的一个组，然后逐次合并相近的对象或组，直到所有的组合并为一个组，或者满足某个终止条件；也可采用“自顶向下”的分拆策略，开始将所有的对象置于一个簇中。在每次相继迭代中，每个簇被划分成更小的簇，直到最终每个对象在单独的
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2024-04-19 12:11:52
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1 模型聚合的几种方式分别有：（1）选择最好的模型；（2）每个模型均匀的投票；（3）每个模型按不同的权重投票；（4）每个模型的权重跟输入有关。 2 Uniform Blending也就是均匀投票的聚合方式。对于二分类来说，就是：对于多分类来说，就是：对于回归来说，就是： 简单推导一下为什么这种聚合方式可以做的好：也就是blending之后的模型G的Eout一定是比所有g的Eou
这篇博客开始另外一种聚类——层次聚类，层次聚类和K-Means是同一类的，属于划分聚类。概述层次聚类方法对给定的数据集进行层次的分解，直到满足某种条件为止，传统的层次聚类算法主要分为两大类算法：凝聚的层次聚类：AGNES算法( AGglomerative NESting )=>采用自底向上的策略。 最初将每个对象作为一个簇，然后这些簇根据某些准则被一步一步合并，两个簇间的距离可以由这两个不同
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2024-07-11 11:17:48
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09 聚类算法 - 层次聚类 - CF-Tree、BIRCH、CURE五、层次聚类概述层次聚类方法对给定的数据集进行层次的分解，直到满足某种条件为止，传统的层次聚类算法主要分为两大类算法：1、凝聚的层次聚类：AGNES算法 (AGglomerative NESting)==>采用自底向上的策略。最初将每个对象作为一个簇，然后这些簇根据某些准则被一步一步合并，两个簇间的距离可以由这两个不同簇中
上篇博文简单的讲述了层次聚类的基本概念，接下来就是具体的讲述凝聚的聚类算法AGNES算法与分裂的聚类算法DIANA聚类算法。 AGNES算法： 算法描述： 输入：包含n个对象的数据库，终止条件簇的数目k 输出：k个簇
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2024-04-24 15:47:40
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聚类实践层次聚类方法
凝聚的层次聚类：AGNES算法
一种自底向上的策略，合并原子簇成为越来越大的簇，直到某个终结条件被满足簇间距离的不同定义
最小距离——容易形成链状结构最大距离——若存在异常值则不稳定平均距离——平均值average/平方和ward分裂的层次聚类：DIANA算法
自顶向下的策略，逐渐细分为越来越小的簇，直到达到了某个终结条件密度聚类方法
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2024-06-09 07:58:56
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文章目录前言一、关于算法的相关介绍层次聚类、组平均本题算法中心逻辑二、核心内容1、数据集介绍2、核心代码3、完整项目结语 前言题目要求：任选语言（本文选择Python）自实现基于组平均的AGNES算法支持多维数组采用欧氏距离先上效果图，（项目链接在文章最后）：提示：以下是本篇文章正文内容一、关于算法的相关介绍AGNES(Agglomerative Nesting)是一种典型的凝聚型层次聚类算法层
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2024-05-10 19:55:06
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01线性规划Matlab求解线性规划命令：[x,fval]=linprog(c,A,b,Aeq,beq,LB,UB,X0,OPTIONS)
这里 fval 返回目标函数的值，LB 和 UB 分别是变量 x 的下界和上界，x0是x的初始值，OPTIONS 是控制参数。例题（e01）求解以下线性规划问题 &
这个是mermaid 图表好像不支持内置的flowchart图表 标准流程图源码格式：st=>start: 开始框
op=>operation: 处理框
cond=>condition: 判断框(是或否?)
sub1=>subroutine: 子流程
io=>inputoutput: 输入输出框
e=>end: 结束框
st->op->cond
c
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2024-07-08 11:22:44
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算法设计常见的5种基本技巧，有贪婪算法、分治算法、动态规划、随机化算法和回溯算法。一.贪婪算法虽然每次的选择都是局部最优，当在算法结束的时候，其期望是全局最优才是正确的。不过有时，在不同条件与要求下时，最优解的答案可能不止有一个或不一样，而贪婪算法也可以得出一个近似的答案。1.多处理器作业调度在多处理器的调度完成作业的问题中，表1-1中的作业可也按图1-1和图1-2的方式进行调度的到平均时间最小的
