SPCA
SPCA提供ML SPCA API、MLlib SPCA API两套接口。
模型接口类别 |
函数接口 |
|---|---|
ML SPCA API |
def fit(dataset: Dataset[_]): PCAModel |
def fit(dataset: Dataset[_], paramMaps: Array[ParamMap]): Seq[PCAModel] |
|
def fit(dataset: Dataset[_], paramMap: ParamMap): PCAModel |
|
def fit(dataset: Dataset[_], firstParamPair: ParamPair[_], otherParamPairs: ParamPair[_]*): PCAModel |
|
MLlib SPCA API |
def fit(sources: RDD[Vector]): PCAModel |
- 输入输出
- 包名：package org.apache.spark.ml.feature
- 类名：SPCA
- 方法名：fit
- 输入：矩阵Dataset[_]，主成分个数
参数名称
取值类型
描述
dataset
Dataset[Vector]
矩阵，以行为单位进行存储
k
Int
主成分个数
- 算法参数
参数名称
取值类型
缺省值
描述
setk(value:Int)
k
-
要求的主成分个数，取值范围[1,n]
参数及fit代码接口示例：
1val pcaModel = new SPCA().setK(k).setInputCol(“matrix”).fit(data)
- 输出：SPCAModel，包含主成分和对应的权重
参数名称
取值类型
描述
pc
DenseMatrix
主成分矩阵，每一列都是一个主成分向量
explainedVariance
DenseVector
主成分对应的权重，每一维对应一个主成分
- 使用样例
1val pcaModel = new SPCA().setK(k).setInputCol(“matrix”).fit(data)
- 输入输出
- 包名：package org.apache.spark.mllib.feature
- 类名：SPCA
- 方法名：fit
- 输入：矩阵RDD[Vector]，主成分个数
参数名称
取值类型
描述
sources
RDD[Vector]
矩阵，以行为单位进行存储
k
Int
主成分个数
- 算法参数
参数名称
取值类型
缺省值
描述
setk(value:Int)
k
-
要求的主成分个数，取值范围[1,n]
参数及fit代码接口示例：
1val pcaModel = new SPCA(k).fit(data)
- 输出：PCAModel，包含主成分和对应的权重
参数名称
取值类型
描述
pc
DenseMatrix
主成分矩阵，每一列都是一个主成分向量
explainedVariance
DenseVector
主成分对应的权重，每一维对应一个主成分
- 使用样例
1val pcaModel = new SPCA(k).fit(data)