Apache Spark MLlib (Clustering)

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Apache Spark MLlib es una biblioteca escalable de aprendizaje automático (ML) para Apache Spark, que proporciona un conjunto de algoritmos de clustering diseñados para procesar grandes volúmenes de datos. Como parte del ecosistema de Apache Spark, MLlib permite a los científicos e ingenieros de datos agrupar conjuntos de datos basándose en similitud utilizando algoritmos de ML como K-Means, Asignación Latente de Dirichlet (LDA), Modelos de Mezclas Gaussianas (GMM) y K-Means en Streaming. Estos algoritmos están optimizados para computación distribuida, lo que los hace ideales para manejar big data en entornos de clúster. K-Means se utiliza para particionar datos en un número predefinido de clústeres minimizando la distancia entre los puntos de datos y los centros de los clústeres. LDA se aplica a menudo al modelado de temas para texto, agrupando documentos por temas. GMM representa datos como una mezcla de distribuciones gaussianas. K-Means en Streaming permite realizar clustering de datos que llegan en tiempo real. Apache Spark, que incluye MLlib, es un proyecto de código abierto bajo la licencia Apache 2.0, diseñado para el procesamiento rápido y a gran escala de datos. Spark comenzó como un proyecto de investigación en 2009 y se convirtió en un proyecto de alto nivel de Apache en 2014. MLlib se integra con los componentes de Spark Core, Spark SQL y Spark Streaming, funciona con diversas fuentes de datos (HDFS, S3, Kafka, etc.) y admite APIs para Scala, Java, Python (PySpark) y R. MLlib Clustering es ampliamente utilizado en Big Data y ciencia de datos para tareas como segmentación de clientes, análisis de comportamiento de usuario y categorización de documentos e imágenes.