大数据十大算法讲解
大数据十大经典算法SVM-讲解PPT
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目录
• 引言 • SVM基本原理 • SVM模型构建与优化 • SVM在大数据处理中的应用 • SVM算法实现与编程实践 • SVM算法性能评估与改进 • 总结与展望
01 引言
算法概述
SVM（Support Vector Machine，支持向量机）是一种监督学习模型，用于数据 分类和回归分析。
性能评估方法
01
准确率评估
通过计算模型在测试集上的准确率来评估SVM算法的性能，准确率越
高，说明模型分类效果越好。
02
混淆矩阵评估
通过构建混淆矩阵，可以计算出精确率、召回率、F1值等指标，更全面
地评估SVM算法的性能。
03
ROC曲线和AUC值评估
通过绘制ROC曲线并计算AUC值，可以评估SVM算法在不同阈值下的
核函数是SVM的重要组成部分 ，可将数据映射到更高维的空 间，使得原本线性不可分的数 据变得线性可分。常见的核函 数有线性核、多项式核、高斯 核等。
SVM的性能受参数影响较大， 如惩罚因子C、核函数参数等 。通过交叉验证、网格搜索等 方法可实现SVM参数的自动调 优，提高模型性能。
SVM在文本分类、图像识别、 生物信息学等领域有广泛应用 。通过具体案例，可深入了解 SVM的实际应用效果。
SVM算法实现步骤
模型选择
选择合适的SVM模型，如CSVM、ν-SVM或One-class SVM等。
模型训练
使用准备好的数据集对SVM模 型进行训练，得到支持向量和 决策边界。
数据准备
准备用于训练的数据集，包括 特征提取和标签分配。
参数设置
设置SVM模型的参数，如惩罚 系数C、核函数类型及其参数 等。
大数据常用的算法
大数据常用的算法简介：大数据算法是处理和分析大规模数据集的关键工具。
这些算法能够帮助我们从海量的数据中提取有价值的信息和洞察力，以支持决策制定和业务发展。
本文将介绍几种常用的大数据算法及其应用领域。
一、关联规则算法关联规则算法是一种用于发现数据集中项目之间关联关系的方法。
它通过分析数据集中的交易记录，找到频繁出现在一起的项集，并生成关联规则。
这些规则可以用于市场篮子分析、推荐系统、销售预测等领域。
例如，在一个超市的销售数据中，我们可以使用关联规则算法找到经常一起购买的商品组合，如啤酒和尿布。
这样，超市可以根据这些规则进行商品的搭配销售，提高销售额和客户满意度。
二、聚类算法聚类算法是将数据集中的对象划分为不同的组或簇的方法。
它通过计算数据点之间的相似度或距离，将相似的数据点归为一类。
聚类算法常用于市场细分、社交网络分析、图像分析等领域。
例如，在社交网络分析中，我们可以使用聚类算法将用户划分为不同的群体，以便更好地了解用户的兴趣和行为习惯，从而为他们提供个性化的服务和推荐。
三、分类算法分类算法是将数据集中的对象分为不同的类别的方法。
它通过学习已经标记好的数据样本，建立分类模型，然后用该模型对新的数据进行分类。
分类算法常用于文本分类、垃圾邮件过滤、欺诈检测等领域。
例如，在垃圾邮件过滤中，我们可以使用分类算法对收件箱中的邮件进行分类，将垃圾邮件自动过滤出去，提高用户的邮件使用体验。
四、回归分析回归分析是一种用于建立变量之间关系模型的方法。
它通过分析自变量与因变量之间的关系，预测因变量的值。
回归分析常用于销售预测、用户行为分析、风险评估等领域。
例如，在销售预测中，我们可以使用回归分析来预测未来某个产品的销售量，从而帮助企业制定合理的生产计划和销售策略。
五、推荐算法推荐算法是一种根据用户的历史行为和兴趣，为其推荐相关内容的方法。
它通过分析用户的行为数据和兴趣偏好，找到与之相似的用户或物品，然后推荐相似的内容给用户。
十大经典大数据算法
十大经典大数据算法大数据算法是指应用于大规模数据集的算法，旨在从这些数据中提取有价值的信息和洞察力。
下面是十大经典大数据算法的介绍：1. MapReduce算法：MapReduce是一种用于处理大规模数据集的编程模型，它将任务分成多个子任务并在分布式计算环境中并行执行。
这种算法在Google的大数据处理框架Hadoop中得到广泛应用。
2. PageRank算法：PageRank是一种用于评估网页重要性的算法，通过分析网页之间的链接关系来确定网页的排名。
它在谷歌搜索引擎的排名算法中起到了重要作用。
3. Apriori算法：Apriori算法用于挖掘关联规则，通过发现数据集中的频繁项集来识别项目之间的关联。
该算法在市场篮子分析和推荐系统中有广泛应用。
4. k-means算法：k-means算法是一种聚类算法，用于将数据集划分为k个不重叠的簇。
该算法在数据挖掘和图像分析中常用于聚类分析。
5. 随机森林算法：随机森林是一种集成学习算法，通过构建多个决策树并对它们的结果进行投票来进行分类或回归。
该算法在数据挖掘和机器学习中常用于分类和预测问题。
6. SVM算法：支持向量机（SVM）是一种监督学习算法，用于进行分类和回归分析。
它通过构建一个最优的超平面来将不同类别的样本分开。
7. LDA算法：潜在狄利克雷分配（LDA）是一种用于主题建模的生成模型，用于从文本数据中发现隐藏的主题结构。
该算法在自然语言处理和信息检索中有广泛应用。
8. 特征选择算法：特征选择是一种用于从数据集中选择最相关特征的方法。
常用的特征选择算法包括信息增益、卡方检验和互信息等。
9. 随机梯度下降算法：随机梯度下降是一种用于优化模型参数的迭代优化算法。
该算法通过计算损失函数的梯度来更新模型参数，从而最小化损失函数。
10. 奇异值分解算法：奇异值分解（SVD）是一种矩阵分解方法，用于降低数据维度和提取数据的主要特征。
该算法在推荐系统和图像处理中常用于降维和特征提取。
大数据常用的算法
大数据常用的算法在大数据时代，处理海量数据的需求日益增长。
为了更高效地处理和分析这些数据，大数据算法应运而生。
本文将介绍几种常用的大数据算法，包括朴素贝叶斯算法、K均值算法、随机森林算法和支持向量机算法。
一、朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的分类算法。
它假设样本特征之间相互独立，通过计算给定特征下某个类别的概率来进行分类。
朴素贝叶斯算法在文本分类、垃圾邮件过滤等领域有广泛应用。
例如，我们可以使用朴素贝叶斯算法来判断一封邮件是否为垃圾邮件。
通过对邮件中的词语进行统计，计算出给定某些词语的情况下，该邮件为垃圾邮件的概率。
根据概率大小，我们可以将邮件分类为垃圾邮件或者非垃圾邮件。
二、K均值算法K均值算法是一种聚类算法，用于将数据集划分为K个不同的簇。
它通过计算数据点与簇中心的距离，并将数据点分配给距离最近的簇来实现聚类。
K均值算法在图象分割、客户细分等领域有广泛应用。
例如，我们可以使用K均值算法将一组学生按照成绩划分为不同的等级。
通过计算每一个学生与不同等级的平均成绩之间的距离，将学生分配到最近的等级中。
三、随机森林算法随机森林算法是一种集成学习算法，通过构建多个决策树来进行分类或者回归。
每一个决策树的结果投票决定最终的分类结果。
随机森林算法在图象识别、金融风控等领域有广泛应用。
例如，我们可以使用随机森林算法来预测一辆二手车的价格。
通过构建多个决策树，每一个决策树根据不同的特征对车辆进行分类，最终通过投票得出预测的价格区间。
四、支持向量机算法支持向量机算法是一种二分类算法，通过构建超平面将数据点划分为两个类别。
它通过最大化两个类别之间的间隔来实现分类。
支持向量机算法在文本分类、图象识别等领域有广泛应用。
例如，我们可以使用支持向量机算法来判断一封邮件是否为垃圾邮件。
通过将邮件中的特征转化为向量表示，构建超平面将垃圾邮件和非垃圾邮件分开。
综上所述，朴素贝叶斯算法、K均值算法、随机森林算法和支持向量机算法是大数据处理中常用的算法。
大数据常用的算法
大数据常用的算法一、介绍在大数据时代，处理海量数据的能力对于企业和组织来说变得至关重要。
大数据算法是一种数学和统计方法的应用，用于从大规模数据集中提取有用的信息和洞察力。
本文将详细介绍几种常用的大数据算法。
二、K均值聚类算法K均值聚类算法是一种无监督学习算法，用于将数据集划分为K个不同的簇。
该算法的基本原理是通过计算数据点之间的距离来确定簇的中心，并将每个数据点分配到最近的中心。
K均值聚类算法在大数据分析和图像处理等领域得到了广泛应用。
三、决策树算法决策树算法是一种基于树状结构的分类和回归方法。
它通过对数据集进行递归划分来构建一棵决策树，每个节点代表一个属性，每个分支代表一个属性值，叶子节点代表一个类别或数值。
决策树算法在大数据分析和数据挖掘中常用于预测和分类任务。
四、随机森林算法随机森林算法是一种集成学习算法，通过构建多个决策树并对其结果进行集成来提高预测准确性。
随机森林算法在每棵决策树的构建过程中引入了随机性，以减少过拟合的风险。
它在大数据分类和回归问题中具有较高的准确性和鲁棒性。
五、支持向量机算法支持向量机算法是一种二分类方法，通过在特征空间中找到一个最优超平面来分离两个不同类别的数据点。
支持向量机算法在大数据分类和回归问题中具有良好的泛化能力和鲁棒性。
它在文本分类、图像识别和生物信息学等领域得到了广泛应用。
六、朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的分类方法，假设特征之间相互独立。
该算法通过计算给定类别的条件概率来进行分类。
朴素贝叶斯算法在大数据文本分类和垃圾邮件过滤等任务中表现出色。
七、神经网络算法神经网络算法是一种模拟人脑神经元之间相互连接的计算模型。
它通过多个神经元的层次化组织来学习和处理数据。
神经网络算法在大数据模式识别、语音识别和自然语言处理等领域具有强大的学习和适应能力。
八、聚类算法聚类算法是一种将数据集中的对象划分为相似组或簇的方法。
聚类算法通过计算数据点之间的相似度或距离来确定簇的划分。
大数据常用的算法
大数据常用的算法一、概述在大数据时代，随着数据量的快速增长，人们需要更高效、准确地处理和分析海量数据。
大数据算法是指为了解决大数据量、高维度、高速度的数据处理和分析问题而设计的算法。
本文将介绍几种常用的大数据算法，包括聚类算法、分类算法、关联规则算法和推荐算法。
二、聚类算法1. K-means算法K-means算法是一种常用的聚类算法，它将数据集分成K个不同的簇，每一个簇中的数据点与该簇的质心最为相似。
K-means算法的步骤如下：a. 随机选择K个初始质心。
b. 将每一个数据点分配到最近的质心。
c. 更新质心位置，计算每一个簇的平均值。
d. 重复步骤b和c，直到质心再也不改变或者达到最大迭代次数。
2. DBSCAN算法DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法，它将数据点分为核心点、边界点和噪声点。
DBSCAN算法的步骤如下：a. 随机选择一个未访问的数据点。
b. 如果该点的邻域内有足够数量的数据点，则形成一个新的簇，将该点及其邻域内的点加入簇中。
c. 重复步骤b，直到所有数据点都被访问。
三、分类算法1. 决策树算法决策树算法是一种常用的分类算法，它通过构建树形结构来对数据进行分类。
决策树算法的步骤如下：a. 选择一个属性作为根节点。
b. 根据该属性的取值将数据集划分为不同的子集。
c. 对每一个子集递归地应用步骤a和b，直到满足住手条件。
d. 为每一个叶节点分配一个类别。
2. 支持向量机算法支持向量机算法是一种常用的二分类算法，它通过找到一个最优超平面来将数据点分开。
支持向量机算法的步骤如下：a. 将数据映射到高维空间。
b. 在高维空间中找到一个最优超平面，使得两个类别的数据点距离超平面最远。
c. 根据超平面将数据点分为不同的类别。
四、关联规则算法1. Apriori算法Apriori算法是一种常用的关联规则挖掘算法，它通过计算频繁项集和关联规则来发现数据集中的关联关系。
Apriori算法的步骤如下：a. 找出数据集中的所有频繁项集。
大数据的算法有哪些
大数据的算法有哪些一、推荐算法1、CB基于内容的算法-CB ，它根据用户过去喜欢的产品（ item ），为用户推荐和他过去喜欢的产品相似的产品。
例如，一个推荐饭店的电影可以依据用户之前喜欢很多的电影为他推荐。
（Hadoop ）2、CF协同过滤算法(Collaborative Filtering, CF)是很常用的一种算法，在很多电商网站上都有用到。
是一种基于相似度的方法。
CF 算法包括基于用户的CF(User-based CF)和基于物品的CF(Item-based CF)。
（Hadoop ）二、分类算法1、SVMSVM(Support Vector Machine)指的是支持向量机，是常见的一种判别方法。
在机器学习领域，是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类以及回归分析，SVM 最基本的应用就是分类。
（Hadoop ）它的最大特点是根据结构风险最小化准则，以最大化分类间隔构造最优分类超平面来提高学习机的泛化能力，较好地解决了非线性、高维数、局部极小点等问题。
（Hadoop ）2、NB贝叶斯（Bayes ）分类算法是一类利用概率统计知识进行分类的算法，如朴素贝叶斯（Naive Bayes）算法。
这些算法主要利用Bayes 定理来预测一个未知类别的样本属于各个类别的可能性，选择其中可能性最大的一个类别作为该样本的最终类别。
（Hadoop ）三、聚类算法1、层次聚类层次聚类方法（Hierarchical Clustering）就是通过对数据集按照某种方法进行层次分解，直到满足某种条件为止。
按照分类原理的不同，可以分为凝聚和分裂两种方法，取决于层次分解是以自底向上(合并) 还是以自顶向下(分裂) 方式形成。
（Hadoop ）2、K-meansK-means 算法是最为经典的基于划分的聚类方法，是十大经典数据挖掘算法之一。
K-means 算法的基本思想是：以空间中k 个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。
大数据常用的算法
大数据常用的算法概述：大数据算法是指在处理大规模数据时使用的一种数学模型或计算方法。
这些算法可以帮助我们从大量的数据中提取有用的信息，发现隐藏的模式和趋势，支持数据驱动的决策和预测分析。
本文将介绍几种常用的大数据算法，包括聚类算法、分类算法、关联规则挖掘算法和推荐系统算法。
一、聚类算法聚类算法是将数据集中的对象划分为若干个组，使得同一组内的对象相似度较高，不同组之间的对象相似度较低。
常见的聚类算法包括K均值算法、层次聚类算法和密度聚类算法。
1. K均值算法K均值算法是一种迭代的聚类算法，通过将数据集划分为K个簇，使得簇内的对象尽量相似，簇间的对象尽量不相似。
算法步骤如下：- 随机选择K个初始聚类中心；- 将每个对象分配到与其最近的聚类中心；- 更新聚类中心为各个簇的平均值；- 重复上述两步，直到聚类中心不再变化或达到最大迭代次数。
2. 层次聚类算法层次聚类算法通过计算数据对象之间的相似度或距离，将最相似的对象合并为一组，逐步形成层次化的聚类结果。
常见的层次聚类算法包括凝聚层次聚类和分裂层次聚类。
3. 密度聚类算法密度聚类算法将聚类看作是在数据空间中的高密度区域之间的低密度区域。
常见的密度聚类算法包括DBSCAN算法和OPTICS算法。
二、分类算法分类算法是一种监督学习方法，用于将数据集中的对象划分为预定义的类别。
常见的分类算法包括决策树算法、朴素贝叶斯算法和支持向量机算法。
1. 决策树算法决策树算法通过构建一棵树状结构来对数据进行分类。
每个内部节点表示一个属性测试，每个叶节点表示一个类别。
常见的决策树算法包括ID3算法、C4.5算法和CART算法。
2. 朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法基于贝叶斯定理和特征条件独立假设，通过计算后验概率来进行分类。
算法假设特征之间相互独立，因此被称为“朴素”。
朴素贝叶斯算法在文本分类、垃圾邮件过滤等领域有广泛应用。
3. 支持向量机算法支持向量机算法通过构建一个超平面来将数据集划分为两个类别。
大数据十大经典算法讲解优秀课件
求最大的δ
➢因为w是超平面的法向量，所以w 实际上只由在H1平面上的样本点确 定； ➢在H1上的向量则叫做Supported Vectors ，因为它们“撑”起了分 界线。
求最大的δ
➢于是问题便转化成了求 ➢很容易看出当||w||=0的时候就得到了目标函数的最小值。反映在图中，就是H1与H2 两条直线间的距离无限大，所有样本点都进入了无法分类的灰色地带 ➢解决方法：加一个约束条件
我们注意到：
非线性分类
若令 Φ(x1) = [√2η1 , η12, √2η2 , η22, √2η1η2 , 1]T 则：
那么区别在于什么地方呢？
1. 一个是将低维空间数据映射到高维空间中，然后再根据内积的公式进行计算； 2. 另一个则直接在原来的低维空间中进行计算，而不需要显式地写出映射后的结果。 3. 当样本空间处于高维度时，第一种方法将引发维度灾难，第二种方法仍然能够从容处理
➢ 机：一个算法
➢ 基于统计学习理论的一种机器学习方法。简单的说， 就是将数据单元表示在多维空间中，然后对这个空间 做划分的算法。
SVM的特点
SVM是建立在统计学习理论的VC维理论和结构风险最 小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性 之间寻求最佳折衷，以期获得最好的推广能力（或泛化 能力）。
核函数
➢ 核函数：
➢ 概念：x,z∈X, X属于Rn空间,非线性函数Φ实现输入空间X到特征空间F 的映射,其中F属于Rm，n<<m。核函数技术接收2个低维空间的向量， 能够计算出经某变换后高维空间里的向量内积值。
➢ 根据核函数技术有： K(x,z) = <Φ(x),Φ(z) >
➢ 其中：<, >为内积,K(x,z)为核函数。
大数据十大经典算法讲解
大数据十大经典算法讲解大数据时代的到来使得数据处理任务变得更加庞大和复杂，因此需要高效的算法来处理这些数据。
下面将介绍大数据领域中使用最广泛的十大经典算法，并对其进行讲解。
1. MapReduce算法MapReduce是由Google提出的一种分布式计算模型，用于处理大规模数据。
它可以将一个大规模的计算任务划分为多个小的子任务，然后并行执行，最后将结果进行合并。
MapReduce算法提供了高可靠性和可扩展性，并且可以在大规模计算集群中进行部署。
2. PageRank算法PageRank算法是由Google提出的一种网页排名算法，用于衡量网页的重要性。
该算法基于图论和随机游走模型，通过计算网页的入链和出链数量来评估其权重，并使用迭代计算的方法来不断更新每个网页的权重。
PageRank算法在引擎中被广泛使用。
3. Apriori算法Apriori算法是用于发现关联规则的一种经典算法。
它通过扫描数据集中的频繁项集，然后利用频繁项集的定义进行逐层生成频繁项集的过程。
Apriori算法的核心思想是利用Apriori原理，即如果一个项集是频繁的，那么它的所有子集也一定是频繁的。
4. K-means算法K-means算法是一种聚类算法，用于将数据集划分为K个不相交的簇。
该算法基于数据点之间的欧氏距离进行簇的划分，通过迭代计算来更新簇的中心点，并将数据点分配给最近的中心点。
K-means算法是一种简单但有效的聚类算法，广泛用于数据挖掘和机器学习领域。
5.SVM算法SVM（支持向量机）算法是一种监督学习算法，用于解决分类和回归问题。
该算法基于二分类模型，通过寻找找到可以将不同类别的样本分隔开的最优超平面来进行分类。
SVM算法具有良好的泛化能力和鲁棒性，并且在处理大规模数据时也能够保持较高的性能。
6.LDA算法LDA（Latent Dirichlet Allocation）算法是一种主题模型算法，用于发现文档集合中隐藏的主题结构。
大数据十大经典算法讲解
大数据十大经典算法讲解大数据是指数据量极其庞大的数据集合，传统的数据处理方法已经无法处理如此大规模的数据。
因此，需要使用一些经典的算法来处理大数据。
下面我将介绍十大经典的大数据算法。
1. MapReduce：这是一种分布式计算模型，用于处理大规模数据集。
它将计算任务分成多个小任务，然后并行处理这些任务，最后将结果汇总。
MapReduce通过将数据切分为多个部分并在多个节点上进行计算，可以大大加快数据处理速度。
2. PageRank：这是一种被Google用于评估网页重要性的算法。
在大数据场景中，它可以用于评估节点（如用户、网页、电影等）的重要性。
PageRank算法通过计算从其他节点指向当前节点的链接数量来评估节点的重要性。
3. K-means：这是一种聚类算法，用于将数据集划分成多个簇。
它通过计算数据点与簇中心的距离来确定数据点属于哪个簇。
K-means算法可以用于将大规模数据集划分成多个小的簇，以便进一步分析和处理。
4. Apriori：这是一种经典的关联规则挖掘算法，用于发现数据集中的频繁项集。
频繁项集是指在数据集中经常同时出现的项的集合。
Apriori算法通过生成候选项集，并计算它们的支持度来发现频繁项集。
6. Random Forest：这是一种集成学习算法，通过组合多个决策树来进行分类和回归。
在大数据场景中，Random Forest可以处理高维度的数据，同时也能处理带有噪声和缺失值的数据。
7. AdaBoost：这是一种提升算法，用于提高弱分类器的准确率。
在大数据场景中，AdaBoost可以通过迭代训练多个弱分类器，并根据它们的权重做出最终的分类决策。
8. Gradient Boosting：这是一种梯度提升算法，通过迭代训练多个弱分类器来提高整体模型的准确率。
在大数据场景中，GradientBoosting可以通过并行计算和分布式计算来加速模型训练过程。
9. Deep Learning：这是一种用于处理大规模数据的神经网络算法。
大数据算法十大经典算法
⼤数据算法⼗⼤经典算法⼀、C4.5C4.5，是机器学习算法中的⼀个分类决策树算法，它是决策树(决策树也就是做决策的节点间的组织⽅式像⼀棵树，其实是⼀个倒树)核⼼算法ID3的改进算法，所以基本上了解了⼀半决策树构造⽅法就能构造它。
决策树构造⽅法其实就是每次选择⼀个好的特征以及分裂点作为当前节点的分类条件。
C4.5相⽐于ID3改进的地⽅有：1、⽤信息增益率来选择属性。
ID3选择属性⽤的是⼦树的信息增益，这⾥可以⽤很多⽅法来定义信息，ID3使⽤的是熵(entropy，熵是⼀种不纯度度量准则),也就是熵的变化值.⽽C4.5⽤的是信息增益率。
对，区别就在于⼀个是信息增益，⼀个是信息增益率。
⼀般来说率就是⽤来取平衡⽤的，就像⽅差起的作⽤差不多，⽐如有两个跑步的⼈，⼀个起点是10m/s的⼈、其10s后为20m/s；另⼀个⼈起速是1m/s、其1s后为2m/s。
如果紧紧算差值那么两个差距就很⼤了，如果使⽤速度增加率(加速度，即都是为1m/s^2)来衡量，2个⼈就是⼀样的加速度。
因此，C4.5克服了ID3⽤信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不⾜。
2、在树构造过程中进⾏剪枝，在构造决策树的时候，那些挂着⼏个元素的节点，不考虑最好，不然容易导致overfitting。
3、对⾮离散数据也能处理。
4、能够对不完整数据进⾏处理。
⼆、The k-means algorithm 即K-Means算法k-means algorithm算法是⼀个聚类算法，把n的对象根据他们的属性分为k个分割(k < n)。
它与处理混合正态分布的最⼤期望算法(本⼗⼤算法第五条)很相似，因为他们都试图找到数据中⾃然聚类的中⼼。
它假设对象属性来⾃于空间向量，并且⽬标是使各个群组内部的均⽅误差总和最⼩。
三、 Support vector machines⽀持向量机，英⽂为Support Vector Machine，简称SV机（论⽂中⼀般简称SVM）。
大数据常用的算法
大数据常用的算法一、引言随着大数据时代的到来，大数据分析已经成为各个行业的重要组成部分。
而在大数据分析过程中，算法的选择和应用起着至关重要的作用。
本文将介绍大数据常用的算法，包括聚类算法、分类算法、关联规则挖掘算法和推荐算法。
二、聚类算法1. K均值算法K均值算法是一种常用的聚类算法，它将数据集划分为K个簇，每个簇都具有相似的特征。
算法的步骤如下：a. 随机选择K个初始聚类中心；b. 根据欧氏距离计算每个样本与聚类中心的距离，并将样本分配到距离最近的簇；c. 更新聚类中心，将每个簇的中心点更新为该簇内所有样本的均值；d. 重复步骤b和c，直到聚类中心不再改变或达到最大迭代次数。
2. DBSCAN算法DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法，它将数据集划分为若干个密度相连的簇。
算法的步骤如下：a. 随机选择一个未被访问的样本点；b. 以该样本点为中心，找出其邻域内的所有样本点；c. 如果该样本点的邻域内包含至少MinPts个样本点，则将其作为核心对象，并创建一个新的簇；d. 以核心对象的邻域内的样本点为中心，继续寻找新的样本点，并将其加入到簇中；e. 重复步骤c和d，直到所有的样本点都被访问。
三、分类算法1. 决策树算法决策树算法是一种常用的分类算法，它通过构建树形结构来对数据进行分类。
算法的步骤如下：a. 选择一个最佳的属性作为根节点；b. 根据该属性的取值将数据集划分为若干个子集；c. 对每个子集递归地重复步骤a和b，直到子集中的样本属于同一类别或者达到停止条件；d. 构建决策树。
2. 支持向量机算法支持向量机算法是一种常用的二分类算法，它通过在高维空间中找到一个最优超平面来进行分类。
算法的步骤如下：a. 将样本点映射到高维空间；b. 在高维空间中找到一个最优超平面，使得正负样本点之间的间隔最大化；c. 根据超平面将样本进行分类。
四、关联规则挖掘算法1. Apriori算法Apriori算法是一种常用的关联规则挖掘算法，它通过挖掘频繁项集来发现数据集中的关联规则。
大数据常用的算法
大数据常用的算法一、介绍在大数据时代，海量的数据对我们来说是一项巨大的财富，但如何从这些数据中提取有价值的信息却是一项挑战。
大数据算法是用于处理和分析大规模数据集的数学和统计方法。
它们帮助我们从海量数据中发现模式、提取特征、进行预测和优化等。
本文将介绍几种常用的大数据算法及其应用。
二、常用的大数据算法1. K均值聚类算法K均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集分成K个不相交的簇。
该算法通过计算数据点与聚类中心之间的距离来确定数据点所属的簇。
它在大数据分析中被广泛用于图像分割、文本聚类和推荐系统等领域。
2. 决策树算法决策树算法是一种基于树结构的分类和回归方法。
它通过对数据集进行递归划分，构建一个树形模型来进行预测。
决策树算法具有可解释性强、易于理解和实现的特点，在金融风险评估、医疗诊断和客户分类等领域有广泛应用。
3. 支持向量机算法支持向量机算法是一种二分类模型，通过在高维空间中构建超平面来实现分类。
它通过最大化分类边界的间隔来提高模型的鲁棒性和泛化能力。
支持向量机算法在文本分类、图像识别和网络入侵检测等领域具有良好的效果。
4. 随机森林算法随机森林算法是一种集成学习方法，它结合了多个决策树模型来进行分类和回归。
随机森林算法通过随机选择特征和样本来减少模型的方差，提高模型的泛化能力。
它在金融风控、信用评分和销售预测等领域有广泛应用。
5. 神经网络算法神经网络算法是一种模拟人脑神经元工作方式的机器学习算法。
它通过构建多层神经元网络来进行学习和预测。
神经网络算法具有强大的拟合能力和非线性建模能力，在图像识别、自然语言处理和语音识别等领域取得了重要突破。
三、大数据算法的应用案例1. 电商推荐系统电商推荐系统利用大数据算法分析用户的历史购买记录、浏览行为和个人偏好，为用户推荐个性化的商品。
通过使用K均值聚类算法和协同过滤算法，电商平台可以更好地理解用户需求，提高销售量和用户满意度。
2. 智能交通管理智能交通管理利用大数据算法分析交通流量、车辆位置和道路状况，优化交通信号灯控制和路线规划。
大数据常用的算法
大数据常用的算法一、介绍在大数据时代，海量的数据需要被有效地处理和分析，以发现其中的模式、关联和趋势。
为了实现这一目标，大数据算法应运而生。
大数据算法是一系列用于处理大规模数据集的数学和统计方法，它们能够帮助我们从海量数据中提取有价值的信息。
本文将介绍几种常用的大数据算法及其应用。
二、K均值聚类算法K均值聚类算法是一种无监督学习算法，它将数据集划分为K个不重叠的簇。
该算法的基本思想是：首先随机选择K个中心点，然后计算每个样本与中心点的距离，并将样本分配给距离最近的中心点所在的簇。
接下来，更新每个簇的中心点，并重复上述步骤，直到簇的中心点不再发生变化或达到预定的迭代次数。
K均值聚类算法的应用非常广泛，例如在市场细分中，可以将客户按照其购买行为和偏好划分为不同的群体；在图像处理中，可以将像素点按照颜色相似度进行聚类，从而实现图像分割等。
三、朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立性假设的分类算法。
该算法通过计算给定特征条件下不同类别的概率，从而判断新样本属于哪个类别。
朴素贝叶斯算法的应用十分广泛，特别适用于文本分类。
例如，在垃圾邮件过滤中，可以根据邮件的特征（如关键词、发件人等）判断邮件是否为垃圾邮件。
四、决策树算法决策树算法是一种基于树形结构的分类和回归算法。
该算法通过构建一棵决策树，将数据集划分为不同的子集，直到达到预定的停止条件。
决策树的每个内部节点表示一个特征，每个叶节点表示一个类别或回归值。
决策树算法的优势在于可以直观地解释分类过程，并且对于缺失数据和异常数据有一定的鲁棒性。
它在金融风险评估、医学诊断等领域有着广泛的应用。
五、支持向量机算法支持向量机算法是一种二分类算法，其目标是找到一个最优的超平面，将不同类别的样本分开。
该算法的核心思想是通过最大化样本点到超平面的间隔，找到一个最优的分类边界。
支持向量机算法具有较好的泛化能力和鲁棒性，适用于高维空间和非线性分类问题。
大数据常用的算法
大数据常用的算法1. 简介大数据算法是在处理大规模数据集时使用的一系列数学和统计方法。
这些算法可以帮助我们从海量数据中提取有用的信息和模式，以支持决策制定、预测分析、模式识别等任务。
本文将介绍几种常用的大数据算法及其应用领域。
2. K-均值聚类算法K-均值聚类算法是一种常见的无监督学习算法，用于将数据集划分为K个不同的类别。
算法的基本思想是通过计算数据点之间的距离，将数据点划分到距离最近的聚类中心。
K-均值聚类算法在市场细分、社交网络分析、图像分割等领域有广泛的应用。
3. 决策树算法决策树算法是一种基于树结构的分类算法。
它通过对数据集进行递归分割，构建一棵树来进行分类。
决策树算法的优点是易于理解和解释，并且可以处理具有大量特征的数据集。
它在金融风险评估、医学诊断、客户分类等方面有着广泛的应用。
4. 支持向量机算法支持向量机算法是一种二分类算法，通过构建超平面来最大化不同类别之间的间隔。
它在处理高维数据和非线性数据方面表现出色。
支持向量机算法在文本分类、图像识别、生物信息学等领域有广泛的应用。
5. 随机森林算法随机森林算法是一种集成学习算法，通过构建多个决策树来进行分类或回归。
它通过随机选择特征和数据样本来构建每个决策树，最后通过投票或平均预测结果来进行最终分类。
随机森林算法在金融风险评估、销售预测、医学诊断等方面有广泛的应用。
6. 神经网络算法神经网络算法是一种模拟人脑神经元工作方式的机器学习算法。
它通过构建多层神经元网络来进行模式识别和分类。
神经网络算法在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域有广泛的应用。
7. 主成分分析算法主成分分析算法是一种常用的降维算法，用于将高维数据转换为低维数据。
它通过找到数据中的主要特征，将数据投影到新的坐标系中。
主成分分析算法在数据可视化、特征提取等方面有广泛的应用。
8. 关联规则挖掘算法关联规则挖掘算法用于发现数据集中的频繁项集和关联规则。
它可以帮助我们发现数据中的隐藏模式和关联关系。
大数据十大经典算法讲解精品PPT资料
P第a二ge步ra之nk后3的.，n定冲维义浪矩者的阵概式率分一布个为M稀²v疏； 矩阵，无论计算还是存储都很浪费资源。
上述过程第三步是最棘手的，现有一些解决方法： 由于相对β，n非常巨大，所以可以认为β/n近似于0。 根据各数据块之间的相关性，计算缩略图p的Blockrank。 为此 Google 使用了精练后的文本匹配技术，使得能够检索出重要而且正确的页面。
L是一个01-1.矩时阵间。 开销大。每次迭代就算时间开销为
Link Spam反作弊 “导航页和权威页”的计算方式类似于pagerank，通过矩阵-向量的方式迭代，直到一个收敛的点。
对特定的搜2.索因查特询请网求中，寻数找据一种大方部法来分确是定最分相布关的式主的题和，主计题集算合过程需要多次传递数据，网 因Pa特ge网R中an数络k 并据负不大计部担算分太直是接分大链布。接式的的数，量计，算而过是程把需从要网多页次传A 递指数向据网，页网B络的负链担接太解大释。为由网页 A 对网页 B 所投的一票。
的通用搜索引擎
基于检索词评价的思想 非常朴素：检索关键词 出现次数越多的页面匹 配度越高，而匹配度越 高的页面重要性越高
作弊者可在他网页上增 加一个词项，并将该词 项重复千百次，搜索引 擎可能以为该网页与检 索关键词高度相关而把 该网页放在搜索结果的
前列
2.Pagerank的定义
Pagerank思想：
那么该如何处理终止点呢？
迭代拿掉图中的终止点及终止点相关的 边（之所以迭代拿掉是因为当目前的终 止点被拿掉后，可能会出现一批新的终 止点），直到图中没有终止点。对剩下 部分计算rank，然后以拿掉终止点逆向 顺序反推终止点的rank值。
大数据常用基本算法
⼤数据常⽤基本算法1、冒泡排序冒泡排序（Bubble Sort），是⼀种计算机科学领域的较简单的排序算法它重复地⾛访过要排序的元素列，依次⽐较两个相邻的元素，如果他们的顺序（如从⼤到⼩、⾸字母从A到Z）错误就把他们交换过来。
⾛访元素的⼯作是重复地进⾏直到没有相邻元素需要交换，也就是说该元素已经排序完成这个算法的名字由来是因为越⼤的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端（升序或降序排列），就如同碳酸饮料中⼆氧化碳的⽓泡最终会上浮到顶端⼀样，故名“冒泡排序”冒泡排序算法的原理如下：1）⽐较相邻的元素。
如果第⼀个⽐第⼆个⼤，就交换他们两个2）对每⼀对相邻元素做同样的⼯作，从开始第⼀对到结尾的最后⼀对。
在这⼀点，最后的元素应该会是最⼤的数3）针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后⼀个4）持续每次对越来越少的元素重复上⾯的步骤，直到没有任何⼀对数字需要⽐较列如：数组元素>5 1 7 26 4 3 161）由于第⼀个元素5⽐第⼆个元素⼤1，交换它们的位置。
1 5 72 6 43 162）对⽐每个相邻的元素，此时到第⼆个元素5与第三个元素7，不交换位置1 5 72 6 43 163）对⽐每个相邻的元素，此时到第三个元素7与第四个元素2，交换位置1 52 7 6 43 164）对⽐每个相邻的元素，此时到第四个元素7与第五个元素6，交换位置1 52 6 7 43 165）对⽐每个相邻的元素，此时到第五个元素7与第六个元素4，交换位置1 52 6 4 73 166）对⽐每个相邻的元素，此时到第六个元素7与第七个元素3，交换位置1 52 6 43 7 166）对⽐每个相邻的元素，此时到第七个元素7与第⼋个元素16，不换位置1 52 6 43 7 162、双冒泡排序双向冒泡算法，极⼤的减少了循环排序的次数1）传统冒泡⽓泡排序的双向进⾏，先让⽓泡排序由左向右进⾏，再来让⽓泡排序由右往左进⾏，如此完成⼀次排序的动作2）使⽤left与right两个旗标来记录左右两端已排序的元素位置3）当往左递进left >=往右递进的 right时，则排序完成例⼦如下所⽰：排序前：45 19 77 81 13 28 18 19 77 11往右排序：19 45 77 13 28 18 19 77 11 [81]向左排序：[11] 19 45 77 13 28 18 19 77 [81]往右排序：[11] 19 45 13 28 18 19 [77 77 81]向左排序：[11 13] 19 45 18 28 19 [77 77 81]往右排序：[11 13] 19 18 28 19 [45 77 77 81]向左排序：[11 13 18] 19 19 28 [45 77 77 81]往右排序：[11 13 18] 19 19 [28 45 77 77 81]向左排序：[11 13 18 19 19] [28 45 77 77 81]此时28>=19条件成⽴排序完成3、快速排序快速排序（Quicksort）是对冒泡排序的⼀种改进快速排序的基本思想：⾸先选取⼀个记录作为枢(shu)轴，不失⼀般性，可选第⼀个记录，依它的关键字为基准重排其余记录，将所有关键字⽐它⼤的记录都安置在它之后，⽽将所有关键字⽐它⼩的记录都安置在之前，由此完成⼀趟快速排序；之后，分别对由⼀趟排序分割成的两个⼦序列进⾏快速排序，在⼤数据情况下要使⽤快速排序列如：数组元素>5 1 7 26 4 3 16思路：取第⼀个数，把⼩于它的数往左移动，把⼤于它的数右移动1）最左侧⼤于5的为7，最右侧⼩于5的为3,7与3对调以5为枢轴>5 1 3 26 47 162）全部对调完成，此时左侧⼩于5，右边⼤于55 1 3 2 |6 47 163）5移动到分割位置1 32 5 6 4 7 164）如果把数组元素分为三部分的话左侧<中间<右侧1 32 | 5 | 6 4 7 16此时只需对两侧再重复以上操作就可以了5）重复以上操作1 32 >1 2 3此时左侧6 47 16 >4 6 7 16简单来说：定义基数，⽐它⼩的往左排，⽐它⼤的往右排4、归并排序归并排序（MERGESORT）是建⽴在归并操作上的⼀种有效的排序算法,该算法是采⽤分治法（Divide and Conquer）的⼀个⾮常典型的应⽤。
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小组成员：徐佳、张俊飞、刘志伟、孔祥玉
主要内容：
聚类算法简介 Kmeans算法详解 Kmeans算法的缺陷及若干改进 Kmeans的单机实现与分布式实现策略
Kmeans实战
聚类算法简介
1
聚类的目标：将一组向量分成若干组，组内数据是相似的， 而组间数据是有较明显差异。
Summary：Kmeans是用均值算法把数 据分成K个类的算法！
Kmeans算法详解（1）
步骤一：取得k个初始初始中心点
Kmeans算法详解（2）
步骤二：把每个点划分进相应的簇
Min of three due to the EuclidDistance
Kmeans算法详解（3）
步骤三：重新计算中心点
Min of three due to the EuclidDistance
Kmeans算法详解（4）
步骤四：迭代计算中心点
Kmeans算法详解（5）
步骤五：收敛
Kmeans算法流程
1.从数据中随机抽取k个点作为初始聚类 的中心，由这个中心代表各个聚类 2.计算数据中所有的点到这k个点的距离， 将点归到离其最近的聚类里 3.调整聚类中心，即将聚类的中心移动到 聚类的几何中心（即平均值）处，也就是 k-means中的mean的含义 4.重复第2步直到聚类的中心不再移动， 此时算法收敛 最后kmeans算法时间、空间复杂度是： 时间复杂度：上限为O(tKmn)，下限为Ω （Kmn）其中，t为迭代次数，K为簇的数 目，m为记录数，n为维数 空间复杂度：O((m+K)n)，其中，K为簇 的数目，m为记录数，n为维数
决定性因素
Input & centroids
①数据的采集和抽象 ②初始的中心选择
Selected k
① k值的选定
MaxIterations & Convergence
①最大迭代次数 ②收敛值
factors？
Meassures
①度量距离的手段
主要讨论
初始中 心点
输入的数 据及K值 的选择
距离度 量
从前面的讲解可以看到二分 kmeans算法的思想有点类 似于贪心思想。但是我们会 发现贪心的过程中有不确定 的因素比如：二分一个聚类 时选取的两个中间点是随机 的，这会对我们的策略造成 影响。那么如此一来二分 kmeans算法会不会达到全 局最优解呢？答案是：会！ 尽管你可能惊诧于下面的说 法，但全局最小值的定义却 是：可能的最好结果。
K值的选择以及坏点的剔除
讨论k值、剔除坏点的意义何在？下面以一个例 子来说明k值的重要性。
有一组关于湿度和 温度的数据想把它 划分为冬天和夏天
两部分。（k=2）
气象学家打了个盹不 小心把 （100℃,1000%）和 （101℃,1100%）加 入了数据，并不幸选 取（100℃,1000%） 作为其中一个初始点
带canopy预处理的 kmeans算法
（1）将数据集向量化得到一个list后放 入内存，选择两个距离阈值：T1和T2。 （2）从list中任取一点P，用低计算成 本方法快速计算点P与所有Canopy之 间的距离（如果当前不存在Canopy， 则把点P作为一个Canopy），如果点P 与某个Canopy距离在T1以内，则将点 P加入到这个Canopy； （3）如果点P曾经与某个Canopy的距 离在T2以内，则需要把点P从list中删 除，这一步是认为点P此时与这个 Canopy已经够近了，因此它不可以再 做其它Canopy的中心了； （4）重复步骤2、3，直到list为空结 束
改进的算法——二分 Kmeans算法
为了克服k均值算法收敛于局部的问题，提出了二分k 均值算法。该算法首先将所有的点作为一个簇，然后 将该簇一分为二。之后选择其中一个簇继续划分，选 择哪个簇进行划分取决于对其划分是否可以最大程度 降低SSE值。 伪代码如下： 将所有的点看成一个簇 当簇数目小于k时 对于每一个簇
我们主要研究的三个方面因素。
初始中心点的划分
讨论初始中心点意义何在？下面的例子一目了然吧？
初始中心点
收敛后
你
懂
的
…
如何衡量Kmeans算法的精确 度？
在进一步阐述初始中心点选择 之前，我们应该先确定度量 kmeans的算法精确度的方法。 一种度量聚类效果的标准是： SSE(Sum of Square Error， 误差平方和) SSE越小表示数据点越接近于 它们的质心，聚类效果也就越 好。因为对误差取了平方所以 更重视那些远离中心的点。 一种可以肯定降低SSE的方法 是增加簇的个数。但这违背了 聚类的目标。因为聚类是在保 持目标簇不变的情况下提高聚 类的质量。 现在思路明了了我们首先以缩 小SSE为目标改进算法。
2 与分类区别：分类与聚类最大的区别在于分类的目标事先已 知，聚类也被称为无监督机器学习
3
聚类手段：传统聚类算法 ①划分法 ②层次方法 ③基于密 度方法 ④基于网络方法 ⑤基于模型方法
什么是Kmeans算法？
Q1：K是什么？A1：k是聚类算法当中类的个数。 Q2：means是什么？A2：means是均值算法。
计算总误差 在给定的簇上面进行K均值聚类(K=2) 计算将该簇一分为二后的总误差 选择使得误差最小的那个簇进行划分操作
二分Kmeans算法的效果
既然是改进算法就要体现改 进算法的优越性。为此控制 变量，在相同的实验环境下， ①取相同的k值取。 ②选取相同的的距离度量标 准（欧氏距离）
③在相同的数据集下进行测 试。
于是得到两个很不靠 谱的 了！！！
上面的例子当中出错的原因 很明显。凭直觉我们很容易 知道不可能有这样的天气— —它的气温是100℃，湿度 是1100%。可见坏点对 kmeans的影响之大。另一 方面，季节有春夏秋冬之分， 而我们强行的把它们分为夏 冬两个类也是不太合理的。 如果分为四个类我们也许可 以“中和”掉坏点的影响。
一组实验结果
一组不好的初始点产生的 Kmeans算法结果
二分kmeans产生的结果
要强调的是尽管只是这一组实验不得以得出二分kmeans的 优越性，但是经过大量实验得出的结论却是在大多数情况下 二分kmeans确实优于朴素的kmeans算法。
全局最小值
二分kmeans真 的能使SSE达 到全局最小值 吗？