掌握Spark机器学习库-06-基础统计部分

迷南。 2022-05-10 19:30 121阅读 0赞

# 说明 #

学习使用spark对数据进行描述性统计，在进行机器学习模型的训练之前，可以了解数据的总体情况

本章主要讲解基础统计部分，包括基本统计、假设检验、相关系数等

## 数据集 ##

数据集有两个文件，分别是：

1.  beijing.txt 北京历年降水量，不带年份
2.  beijing2.txt 北京历年降水量，带年份

## 源代码 ##

源代码比较少，故在此给出：

### 基础统计 ###

val txt = sc.textFile("beijing.txt")
    val data = txt.flatMap(_.split(",")).map(value => Vectors.dense(value.toDouble))
    Statistics.colStats(data)

### 一致性 ###

import org.apache.spark.mllib.stat._
    import org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors
    import org.apache.spark.mllib.stat.{MultivariateStatisticalSummary, Statistics}
    val txt = sc.textFile("/home/testData/coding-271/ch4/beijing.txt")
    val data = txt.flatMap(_.split(",")).map(_.toDouble) 
    val years = data.filter(_>1000) 
    val values = data.filter(_<=1000) 
    Statistics.corr(years,values)

### 测试：启动spark-shell ###

输入  ：paste

![70][]

粘贴上面的例子后，按ctrl+D会开始执行

### 假设检验 ###

皮尔森卡方检验是最常用的卡方检验，可以分为适配度检验和独立性检验

适度性检验：验证观察值的次数分配与理论值是否相等

独立性检验：俩个变量抽样到的观察值是否相互独立

问题案例：

![70 1][]

数据：

男，女
    右利手 127,147
    左利手 19,10