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阿弥陀佛

街树飘影未见尘 潭月潜水了无声 般若观照心空静...

 
 
 

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关于我

一直从事气象预报、服务建模实践应用。 注重气象物理场、实况场、地理信息、本体知识库、分布式气象内容管理系统建立。 对Barnes客观分析, 小波,计算神经网络、信任传播、贝叶斯推理、专家系统、网络本体语言有一定体会。 一直使用Java、Delphi、Prolog、SQL编程。

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PCAExample DataFrame  

2016-04-20 23:11:32|  分类: Spark |  标签: |举报 |字号 订阅

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package org.apache.spark.examples.ml

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
// $example on$
import org.apache.spark.ml.feature.PCA
import org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors
// $example off$
import org.apache.spark.sql.SQLContext

object PCAExample {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf = new SparkConf().setAppName("PCAExample")
val sc = new SparkContext(conf)
val sqlContext = new SQLContext(sc)

// $example on$
val data = Array(
Vectors.sparse(5, Seq((1, 1.0), (3, 7.0))),
Vectors.dense(2.0, 0.0, 3.0, 4.0, 5.0),
Vectors.dense(4.0, 0.0, 0.0, 6.0, 7.0)
)
val df = sqlContext.createDataFrame(data.map(Tuple1.apply)).toDF("features")
val pca = new PCA()
.setInputCol("features")
.setOutputCol("pcaFeatures")
.setK(3)
.fit(df)
val pcaDF = pca.transform(df)
val result = pcaDF.select("pcaFeatures")
result.show()
// $example off$
sc.stop()
}
}
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