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分类、回归、聚类：机器学习技术的核心要素

机器学习技术中，分类、回归和聚类是三大核心任务，它们以不同的方式处理数据，解决实际问题。分类和回归是监督学习任务，而聚类是无监督学习的典型应用。

分类与回归

分类的目标是根据输入特征构建分类函数或模型，将未知类别的样本映射到已知类别中。数学表达为：

回归任务则是预测数值结果，例如预测房价、温度等连续变量。目标函数通常通过最小化误差或者最大化拟合程度来优化模型参数。

在spark.ml中，可以使用多种分类和回归算法。以下是几种常见算法的实现示例：

逻辑回归

逻辑回归是一种常用分类方法，通过对特征进行线性组合并归一化，输出类别概率得分。

决策树

决策树通过分裂数据特征，构建树状分类结构，判断路径即可预测结果。

实例展示

可以通过spark.ml Pipeline实现完整分类流程，包括特征转换、模型训练和结果评估。以下是一个简单的分类代码示例：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql import Row, functions
from pyspark.ml.linalg import Vector, Vectors
from pyspark.ml.evaluation import MulticlassClassificationEvaluator
from pyspark.ml import Pipeline
from pyspark.ml.feature import IndexToString, StringIndexer, VectorIndexer, HashingTF, Tokenizer
from pyspark.ml.classification import LogisticRegression, LogisticRegressionModel, BinaryLogisticRegressionSummary
# 初始化spark session
spark = SparkSession.builder.master("local").appName("spark ML").getOrCreate()
def f(x):
    rel = {}
    rel['features'] = Vectors.dense(float(x[0]), float(x[1]), float(x[2]), float(x[3]))
    rel['label'] = str(x[4])
    return rel
# 读取数据集并转化为DataFrame
df = spark.sparkContext.textFile("file:///home/work/jiangshuangyan001/spark_test/iris.txt").map(lambda line: line.split(',')).map(lambda p: Row(**f(p))).toDF()
# 构建二分类数据集
df.createOrReplaceTempView("iris")
df = spark.sql("select * from iris where label != 'Iris-setosa'")
rel = df.rdd.map(lambda t: str(t[1]) + ":" + str(t[0])).collect()
# 构建ML Pipeline
labelIndexer = StringIndexer().setInputCol("label").setOutputCol("indexedLabel").fit(df)
featureIndexer = VectorIndexer().setInputCol("features").setOutputCol("indexedFeatures").fit(df)
# 调整分类器参数
lr = LogisticRegression().setLabelCol("indexedLabel").setFeaturesCol("indexedFeatures").setMaxIter(10).setRegParam(0.3).setElasticNetParam(0.8)
# 创建Pipeline
labelConverter = IndexToString().setInputCol("prediction").setOutputCol("predictedLabel").setLabels(labelIndexer.labels)
lrPipeline = Pipeline().setStages([labelIndexer, featureIndexer, lr, labelConverter])
# 训练模型
lrPipelineModel = lrPipeline.fit(df_train)
# 预测和评估
lrPredictions = lrPipelineModel.transform(df_test)
preRel = lrPredictions.select("predictedLabel", "label", "features", "probability").collect()
for item in preRel:
    print(str(item['label']) + ',' + str(item['features']) + ' --> prob=' + str(item['probability']) + ', predictedLabel=' + str(item['predictedLabel']))
# 评估准确率
evaluator = MulticlassClassificationEvaluator().setLabelCol("indexedLabel").setPredictionCol("prediction")
lrAccuracy = evaluator.evaluate(lrPredictions)
print("Test Error = ", 1.0 - lrAccuracy)

聚类分析

聚类任务没有固定的类别，目标是根据相似性将数据自动划分为簇。

实现步骤：

Spark中提供KMeans算法，支持参数设置和性能优化。

示例代码

from pyspark.sql import Row
from pyspark.ml.clustering import KMeans, KMeansModel
# 初始化spark session
spark = SparkSession.builder.master("local").appName("spark ML").getOrCreate()
# 模型训练
kmeansmodel = KMeans().setK(2).setFeaturesCol('features').setPredictionCol('prediction').fit(df)
# 模型预测
kmeansPredictions = kmeansmodel.transform(df)
# 查看预测结果
kmeansPredictions.select('prediction', 'features').show()
# 查看聚类中心
results2 = kmeansmodel.clusterCenters()
for item in results2:
    print(item)

总结

分类、回归和聚类是机器学习实践的三大主要任务，它们在实际应用中发挥着重要作用。选择合适的算法和优化参数，可以有效提升模型性能。在Spark ML中通过Pipepline实现模型训练和部署，能够高效处理多种数据集，为实际问题提供可靠解决方案。

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