# Spark GMM调用
## 引言
在大数据时代，数据的处理和分析变得尤为重要。Spark是一个强大的分布式计算框架，提供了丰富的机器学习工具。其中，GMM（Gaussian Mixture Model，高斯混合模型）是一种常用的聚类算法，用于将数据集划分为多个高斯分布的簇。本文将介绍如何在Spark中调用GMM算法，以帮助刚入行的开发者快速上手。
## 整体流程
下面是使用Spark调
原创
2024-02-04 05:20:39
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Spark系列-初体验（数据准备篇）Spark系列-核心概念一. Spark核心概念Master，也就是架构图中的Cluster Manager。Spark的Master和Workder节点分别Hadoop的NameNode和DataNode相似，是一种主从结构。Master是集群的领导者，负责协调和管理集群内的所有资源（接收调度和向WorkerNode发送指令）。从大类上来分Master分为lo
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2023-10-08 23:30:42
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一. 案例实现 这里不再赘述，详见第二篇文章，直接上代码，这是我的学生完成的作业。 数据集： 下载地址：KEEL-dataset - Basketball data set
在学习spark之前我们应该已经学习了Scala语法，spark是通过scala语言编写的，对scala语言的支持较好目录一、spark的搭建模式二、 spark中的一些重要名词的功能及内部组成三、RDD转换算子（transformation）行为算子（Action）四、资源申请和任务调度五、缓存cache六、checkpoint七、累加器和广播变量八、分区一、spark的搭建模式local：一般
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2024-07-11 13:26:41
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一.在Linux中安装RabbitMQ 虽然RabbitMQ有Windows和Mac版的，但是建议还是装在Linux中，毕竟很少有项目把Windows或Mac作为服务器使用。 安装方式一：直接在线安装 1.因为RabbitMq是使用Erlang语言编写的，所以先要配置Erlang环境 （1）安装Erlang的依赖文件yum install gcc glibc-devel make ncurses-
一个例子高斯混合模型（Gaussian Mixed Model）指的是多个高斯分布函数的线性组合，理论上GMM可以拟合出任意类型的分布，通常用于解决同一集合下的数据包含多个不同的分布的情况（或者是同一类分布但参数不一样，或者是不同类型的分布，比如正态分布和伯努利分布）。如图1，图中的点在我们看来明显分成两个聚类。这两个聚类中的点分别通过两个不同的正态分布随机生成而来。但是如果没有GM
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2024-02-28 21:49:07
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GMP模型GMP模型的演进过程1）GM模型在Go1.0版本是Go的调度方式为GM模式，但是其有几个严重不足：限制了Go并发编程的的伸缩性 单一全局互斥锁和集中状态存储的存在导致所有goroutine相关操作都要上锁 goroutine的传递问题：经常在M之间传递“可运行”的goroutine回导致调度延迟增大，带来额外的性能损耗 每个M都做内存缓存，导致内存占用过高，数据局部性较差。 因系统调用而
GMM算法
第一章引子假设放在你面前有5篮子鸡蛋，每个篮子有且仅有一种蛋，这些蛋表面上一模一样，就是每一种蛋涵盖有且只有一种维生素，分别是A、B、C、D、E。这个时候，你需要估计这五个篮子的鸡蛋的平均重量μ。 首先有个总的假设： 假设每一种维生素的鸡蛋的重量都服从高斯分布。 这个时候，因为每个篮子的鸡蛋包含有且只有一种，并且彼此之间相同的维生素，即每个篮子的鸡蛋都服从相同的分布，这个时候
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2023-08-31 10:07:46
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看了很多博文，包括《统计学习知识》和西瓜书上对GMM算法的推导，总有些重要的步骤被略去（比如从公式一推到公式二，书上直接给出结果，却没有具体步骤），导致理解整个算法非常困难。后来幸运地发现一篇博文，使用了对我而言易于理解的语言，重要把整个推导过程疏通成功，最后在纸上手推了一遍，真是酣畅淋漓！算法实现很简单，结构跟K-均值形似，参数的推导过程不用体现在代码上，直接根据推导出来的公式计算就
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2023-11-18 10:11:51
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要介绍LauncherBackend，首先介绍下LaucherServer。当Spark应用程序没有在用户应用程序中运行，而是运行在单独的进程中时，用户可以在用户应用程序中使用LauncherServer与Spark应用程序通信。LauncherServer将提供Socket连接的服务端，与Spark应用程序中的Socket连接的客户端通信。LaucherServer的工作原理如下图：TaskSc
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2023-07-04 11:34:33
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Spark为什么只有在调用action时才会触发任务执行呢（附算子优化和使用示例）？mp.weixin.qq.com
Spark算子主要划分为两类：transformation和action，并且只有action算子触发的时候才会真正执行任务。还记得之前的文章《Spark RDD详解》中提到，Spark RDD的缓存和checkpoint是懒加载操作，只有actio
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2024-08-29 13:50:23
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# 使用Java实现GMM算法
## 简介
GMM（Gaussian Mixture Model）是一种常用的聚类算法，它假设数据集由多个高斯分布组成。这篇文章将教你如何使用Java实现GMM算法。
## GMM算法流程
下面是GMM算法的主要步骤，我们用一个表格来展示每个步骤。
步骤 | 描述
-----|-----
初始化 | 随机初始化每个高斯分布的参数（均值和方差），以及每个高斯分布
原创
2023-08-05 12:31:31
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最近看到论文中很多地方提到EM算法，之前对EM算法只是大概知道是一个参数优化算法，而不知道具体的过程，通过阅读相关的资料，大概了解了其推导过程以及实现过程。 GMM模型就是由若干个高斯分量相互组成的，通过混合的高斯模型来逼近样本的真实分布。 &nbs
本文所涉及的内容的先修知识：1、概率统计相关知识，统计机器学习；KL散度；信息熵；2、拉格朗日乘子法；3、KMeans聚类算法、混合高斯分布模型（GMM）和隐马尔可夫（HMM）模型。首先，EM算法的E是，Expectation，指的是期望；M代表的是Max。就如这个算法的名字本身所表现的那样，EM算法分两步走，E步骤和M步骤。在正式讲EM算法之前，我们先来考虑一个GMM的例子。现在我们有一堆数据样
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2023-12-05 04:07:45
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# 实现 GMM 模型的 Java 实现教程
## 1. 概述
在本教程中，我将向你介绍如何使用 Java 实现 GMM（Gaussian Mixture Model）模型。GMM 是一种基于高斯分布的概率模型，常用于聚类和密度估计等任务。
## 2. 整体流程
下面是实现 GMM 模型的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 加载数据 |
| 步
原创
2023-08-05 12:32:05
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近期上了付费的语音识别相关课程，算是第一次系统学习语音识别相关知识，关于GMM-HMM模型还是没有理解得很透彻，写出来捋一捋思路。 一.单音素GMM-HMM模型 图一
一段2秒的音频信号，经过【分帧-预加重-加窗-fft-mel滤波器组-DCT】，得到Fbank/MFCC特征作为输入信号，此处若以帧长为25ms，帧移为25ms为例，可以得到80帧的输入信号，这80帧特征序列就
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2024-06-24 21:19:48
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GMM理解： 用高斯混合模型（GMM）的最大期望（EM）聚类 使用高斯混合模型（GMM）做聚类首先假设数据点是呈高斯分布的，相对应K-Means假设数据点是圆形的，高斯分布（椭圆形）给出了更多的可能性。我们有两个参数来描述簇的形状：均值和标准差。所以这些簇可以采取任何形状的椭圆形，因为在x，y方向上都有标准差。因此，每个高斯分布被分配给单个簇。 所以要做聚类首先应该找到数据集的均值和标准差，我们将
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2024-08-24 20:54:32
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第二章 Spark RDD以及编程接口目录Spark程序"Hello World"Spark RDD创建操作转换操作控制操作行动操作注：学习《Spark大数据处理技术》笔记1. Spark程序"Hello World"1. 概述计算存储在HDFS的Log文件中出现字符串"Hello World"的行数2. 代码实现3. 行解第一行对于所有的Spark程序而言，要进行任何操作，首先要创建一个Spar
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2023-08-21 11:20:39
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高斯混合模型(GMM)是一种常用的聚类模型，通常我们利用最大期望算法(EM)对高斯混合模型中的参数进行估计。本教程中，我们自己动手一步步实现高斯混合模型。GMM以及EM的完整python代码请看这里。 高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，GMM）是一种软聚类模型。 GMM也可以看作是K-means的推广，因为GMM不仅是考虑到了数据分布的均值，也考
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2023-09-25 20:27:14
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注：本文主要参考Andrew Ng的Lecture notes 8，并结合自己的理解和扩展完成。
GMM简介
GMM(Gaussian mixture model) 混合高斯模型在机器学习、计算机视觉等领域有着广泛的应用。其典型的应用有概率密度估计、背景建模、聚类等。
图1 GMM用于聚类 图2 GMM用于概率密度
