小編給大家分享一下spark mllib中數(shù)據(jù)降維之如何實現(xiàn)主成分分析，希望大家閱讀完這篇文章之后都有所收獲，下面讓我們一起去探討吧！

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運行代碼如下

package spark.DataDimensionReduction

import org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors
import org.apache.spark.mllib.linalg.distributed.RowMatrix
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

/**
  * 數(shù)據(jù)降維
  * 主成分分析PCA
  * 設法將原來具有一定相關行（比如 P個指標）的指標
  * 重新組合成一組新的互相無關的綜合指標來代替原來的指標，從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)降維的目的
  * Created by eric on 16-7-24.
  */
object PCA {
  val conf = new SparkConf()                                     //創(chuàng)建環(huán)境變量
    .setMaster("local")                                             //設置本地化處理
    .setAppName("PCA")                              //設定名稱
  val sc = new SparkContext(conf)

  def main(args: Array[String]) {
    val data = sc.textFile("./src/main/spark/DataDimensionReduction/a.txt")
      .map(_.split(" ").map(_.toDouble))
      .map(line => Vectors.dense(line))

    val rm = new RowMatrix(data)
    val pc = rm.computePrincipalComponents(3)//提取主成分，設置主成分個數(shù)為３
    val mx = rm.multiply(pc)//創(chuàng)建主成分矩陣

    mx.rows.foreach(println)
  }
}

a.txt

1 2 3 4
5 6 7 8
9 0 8 7
6 4 2 1

結果如下

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網(wǎng)站欄目：sparkmllib中數(shù)據(jù)降維之如何實現(xiàn)主成分分析
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