Apache Spark MLlib (Кластеризация)

Описание

Apache Spark MLlib — это масштабируемая библиотека машинного обучения (МО) для Apache Spark, предоставляющая набор алгоритмов кластеризации, предназначенных для обработки больших объемов данных. Являясь частью экосистемы Apache Spark, MLlib позволяет специалистам по данным и инженерам группировать наборы данных на основе сходства, используя такие алгоритмы МО, как K-Means, Латентное размещение Дирихле (LDA), Смешанные гауссовские модели (GMM) и Потоковый K-Means. Эти алгоритмы оптимизированы для распределенных вычислений, что делает их идеальными для работы с большими данными в кластерных средах. K-Means используется для разбиения данных на заданное число кластеров путем минимизации расстояния между точками данных и центрами кластеров. LDA часто применяется для тематического моделирования текстов, группируя документы по темам. GMM представляет данные как смесь гауссовских распределений. Потоковый K-Means позволяет выполнять кластеризацию данных, поступающих в реальном времени. Apache Spark, который включает MLlib, является проектом с открытым исходным кодом под лицензией Apache 2.0, разработанным для быстрой и крупномасштабной обработки данных. Spark начинался как исследовательский проект в 2009 году и стал проектом верхнего уровня Apache в 2014 году. MLlib интегрируется с компонентами Spark Core, Spark SQL и Spark Streaming, работает с различными источниками данных (HDFS, S3, Kafka и др.) и поддерживает API для Scala, Java, Python (PySpark) и R. MLlib Clustering широко используется в Big Data и науке о данных для задач сегментации клиентов, анализа поведения пользователей, категоризации документов и изображений.