[机器学习、Spark]Spark MLlib实现数据基本统计

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📑📑本期更新内容：Spark MLlib基本统计

📑📑下篇文章预告：Spark MLlib的分类🔥🔥

简介：耐心，自信来源于你强大的思想和知识基础！！

目录

Spark MLlib基本统计

MLlib提供了很多统计方法，包含摘要统计、相关统计、分层抽样、假设检验、随机数生成等统计方法，利用这些统计方法可帮助用户更好地对结果数据进行处理和分析

MLlib三个核心功能：

1.实用程序：统计方法，如描述性统计、卡方检验、线性代数、模型评估方法等
2.数据准备：特征提取、变换、分类特征的散列和一些自然语言处理方法
3.机器学习方法：实现了一些流行和高级的回归，分类和聚类算法

一．摘要统计

导包

import org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors

import org.apache.spark.mllib.stat.{MultivariateStatisticalSummary,Statistics}

创建密集矩阵

val observations=sc.parallelize(Seq(Vectors.dense(1.0,10.0,100.0),Vectors.dense(2.0,20.0,200.0),Vectors.dense(3.0,30.0,300.0)))

计算列摘要统计信息

val sum:MultivariateStatisticalSummary=Statistics.colStats(observations)

打印平均值

打印方差

打印每列非零元素的个数

二．相关统计

相关系数是反应两个变量之间相关关系密切程度的统计指标，这也是统计学中常用的统计方式，MLlib提供了计算多个序列之间相关统计的方法，目前MLlib默认采用皮尔森相关系数计算方法。皮尔森相关系数也称皮尔森积矩相关系数，它是一种线性相关系数。

导包

创建序列

val seriesX:RDD[Double]=sc.parallelize(Array(1,2,3,3,5))

val seriesY:RDD[Double]=sc.parallelize(Array(11,22,33,33,555))

计算seX和seY的相关系数

val correlation:Double = Statistics.corr(seriesX,seriesY,"pearson")

打印数据

println(s"Correlation is : $correlation")

利用皮尔森方法计算密集矩阵相关系数

val data:RDD[Vector]=sc.parallelize(Seq(Vectors.dense(1.0,10.0,100.0),Vectors.dense(2.0,20.0,200.0),Vectors.dense(5.0,33.0,366.0)))

val corMx:Matrix = Statistics.corr(data,"pearson")

打印数据

println(corMx.toString)

三．分层抽样

分层抽样法也叫类型抽样法，它是先将总体样本按照某种特征分为若干次级(层),如何再从每一层内进行独立取样，组成一个样本的统计学计算方法。

创建键值对RDD

val data=sc.parallelize(Seq((1,'a'),(1,'b'),(2,'c'),(2,'d'),(2,'e'),(3,'f')))

设定抽样格式

val fra = Map(1->0.1,2->0.6,3->0.3)

从每层获取抽样样本

val app=data.sampleByKey(withReplacement=false,fractions=fra)

从每层获取精确样本

打印抽样样本

打印精确样本