基于 Spark 的机器学习应用框架研究与实现

杨利霞

基于 Spark 的机器学习应用框架研究与实现
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聚类分析和分类分析是机器学习的重要领域，K-means 算法和随机
森林算法分别是聚类分析和分类分析中最常用的算法之一。然而，
K-means 算法和随机森林算法都存在一些限制和缺点。K-means 算法中
的群组数目 K 值需要使用者预先设定，这对使用者提出了较高的要求，
1 N1 s6 u+ Y0 Y7 F经验不足的使用者设定的 K 值的准确性也存在一定的问题；随机森林算
: J. k2 `- Y( B  l) j法进行分类决策时，无法区别对待每一棵决策树，导致准确性差的决策
$ C( m! v# R- |  {, k树会影响算法整体的准确性。在实际应用中，待分析的数据集存在各种
各样的问题。包含较多孤立点的数据集会增加 K-means 算法的迭代次数，
提高算法的复杂度，降低算法的准确性；对于包含噪声特征和冗余特征
的数据集，随机森林算法的准确性会受到影响，错误率会提高。上述这
; c1 B. Y0 P6 o: p* E/ }些问题提高了用户使用 K-means 算法和随机森林算法的难度。
另一方面，基于分布式计算的机器学习框架得到了广泛应用。然而，
" `$ f3 t0 b, ~/ |9 J" b+ @现有的机器学习框架受限于机器学习算法自身的限制和缺点，要求用户
进行数据挖掘和分析时，需要掌握足够的机器学习算法知识，导致这些
机器学习框架的应用门槛较高。
针对上述问题，本文以实验室承担的某省交通物流云计算平台建设
项目为背景，对聚类分析中的 K-means 算法和分类分析中的随机森林算
* K0 Y, ]* x$ M5 l法以及这两种算法存在的限制和缺点进行了分析，提出了相应的改进算
# t; t8 B0 f- S# o. [0 Q$ K法，设计并实现了一套基于 Spark 的机器学习应用框架。该框架具有自
适应的数据预处理、算法调优和参数选择，用户无需关注机器学习算法
* t! |/ j9 W' X. c: a的底层细节等特点。最后，本文通过交通物流领域的应用例子对该框架
9 z' f7 Z# M7 V( ~7 S- q* ~I上海交通大学硕士学位论文 摘要
进行了验证。
与其他同类系统相比，本文工作具有以下特点：
7 Z$ }, E* H: U, I# L( ^1) 针对 K-means 算法存在的特征权重不一致、孤立点干扰和群组数
+ @; ^- g' ]" e目 K 值设定等问题，本文提出了一种改进的自适应 K-means 算法
% J# Y) O6 M: j# F& ^* E2 Z(Adaptive K-means，简称 AKM)。实验结果表明，AKM 算法具有对待分
4 Z) P, a& o1 t8 B. {0 b* s4 C析数据集进行规范化处理，对孤立点进行检测和删除，自动化求解群组
数目 K 值等特点。
2) 针对随机森林算法存在的噪声特征干扰、冗余特征干扰和分类决
策投票策略等问题，本文提出了一种改进的自适应随机森林算法
(Adaptive Random Forests，简称 ARF)。实验结果表明，ARF 算法具有删
: k# p9 T# Y, a! Q( k; ?6 W; \* ?除噪声特征和冗余特征，根据具体的问题选择合适的分类决策投票策略
等特点。
3) 在 AKM 算法和 ARF 算法的基础上，设计实现了一套基于 Spark
, N/ l4 j& g" E: O的机器学习应用框架 AMLF(Adaptive Machine Learning Framework on
9 z- @3 `% v( [& \$ ~8 [6 j7 rSpark)。AMLF 框架具有向用户提供统一的数据访问接口、机器学习模
型的导入导出、统计和反馈机器学习模型信息等功能。应用情况表明，
/ x6 L: N- T& Q* B1 n! b用户使用 AMLF 框架进行机器学习应用开发时，无需关注机器学习算法
+ N8 }; s! |4 \$ F2 i的底层细节，降低了使用门槛。


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