基于 Spark 的机器学习应用框架研究与实现

杨利霞

, W: t: {) G' j' U8 Z0 F% U, U基于 Spark 的机器学习应用框架研究与实现

! l* c, ^+ M; i& O, D, P5 h% B( n
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
- M' s% s# q: P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
' |  u, _1 s  i6 Z/ Z/ N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，
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
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
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
: h5 [9 k; s; F1 U- N, Q5 T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，
! G0 c4 x  I4 K& A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
( S5 o. \' t" M+ h3 C& E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
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，
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
  `( {& B, {+ r. L. X7 y  d3 h' y* v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
; @% M) K2 b- N: R1 R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
9 j7 {  h2 `8 _. V4 B1 T$ H! |* h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
: d. y$ f: ?4 _( ^7 L& b' S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
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
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
I上海交通大学硕士学位论文 摘要
进行了验证。
: R2 H5 e& `. O与其他同类系统相比，本文工作具有以下特点：
7 y3 n( V# v; z" i- _5 d) m1 J1) 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
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
3 C  F9 x3 }: b(Adaptive K-means，简称 AKM)。实验结果表明，AKM 算法具有对待分
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
" Q" K' M# u: R; D/ n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
5 ]# O0 _0 p) O' |& G(Adaptive Random Forests，简称 ARF)。实验结果表明，ARF 算法具有删
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
8 m  X% V) p* @/ l+ G, g8 e等特点。
' o! l/ Q: q  T6 \0 H3) 在 AKM 算法和 ARF 算法的基础上，设计实现了一套基于 Spark
的机器学习应用框架 AMLF(Adaptive Machine Learning Framework on
) F7 h( k$ ]) g+ i* DSpark)。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，
! N. m4 D  D/ L) H+ o. J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
" v# ?  D$ E& L8 D* _$ D, Q的底层细节，降低了使用门槛。
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