Apache Spark作为一个高效、通用的并行计算框架，以其强大的处理能力和易用性在大数据分析领域备受青睐。将深入探讨如何在Spark框架下实现两种常用的机器学习算法：K-means聚类和随机森林（Random Forest）分类。
1. K-means聚类
K-means是一种无监督学习的聚类算法，其目标是将数据集分成K个不同的簇，使得每个数据点到所属簇中心的距离最小。在Spark中，可以通过MLlib库中的KMeans类来实现。以下是一个简化的Python代码示例：
from pyspark.mllib.clustering import KMeans, KMeansModel
from pyspark.mllib.linalg import Vectors
# 创建数据集
data = sc.parallelize([[1.0, 2.0], [2.0, 1.0], [4.0, 5.0], [5.0, 4.0]])
# 转换数据格式
features = data.map(lambda p: Vectors.dense(p))
# 训练K-means模型
clusters = KMeans.train(features, 2, maxIterations=10, runs=10)
# 预测新数据点
predictions = clusters.predict(features)
2. 随机森林分类
随机森林是一种集成学习方法，通过构建多个决策树并取其平均结果来提高预测准确性和防止过拟合。在Spark中，我们可以使用MLlib的RandomForestClassifier或更现代的ML API中的RandomForestClassificationModel。以下是一个Python代码示例：
from pyspark.ml.classification import RandomForestClassifier
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
from pyspark.sql import SparkSession
# 假设DataFrame 'df' 包含特征列'features'和标签列'labels'
assembler = VectorAssembler(inputCols=['features'], outputCol='features_vec')
# 转换特征列
df_assembled = assembler.transform(df)
# 创建随机森林分类器
rf = RandomForestClassifier(featuresCol='features_vec', labelCol='labels', numTrees=100)
# 拟合模型
model = rf.fit(df_assembled)
# 预测新数据
predictions = model.transform(new_data)
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