Spark上的K-means与随机森林算法优化及应用框架

"本文主要研究了基于Spark的机器学习应用框架，针对K-means和随机森林算法的局限性进行了分析，并提出改进方案，设计出一套能够自动预处理数据、优化算法和选择参数的框架，降低了用户使用的复杂性。在交通物流云计算平台建设项目中，这一框架得到了验证，并具有自适应K-means（AKM）和自适应随机森林（ARF）两大特点，能够有效处理数据集中的问题，提升算法性能。" 在机器学习领域，聚类分析和分类分析是非常关键的技术，其中K-means和随机森林是最常见的工具。然而，K-means算法要求用户预先设定群组数目K值，这对缺乏经验的用户来说是个挑战，可能导致K值设定不准确。而随机森林算法在分类决策时，所有决策树的权重相同，可能使准确性较差的决策树影响整体结果。 K-means算法在处理含有大量孤立点的数据集时，会增加迭代次数，提高复杂度，影响其准确性。同样，随机森林在面对包含噪声特征和冗余特征的数据集时，其分类准确性会下降。这些问题增加了用户使用这两种算法的难度。 为了克服这些挑战，分布式计算的机器学习框架如Spark得到了广泛应用。然而，现有的框架要求用户具备深厚的机器学习算法知识，这成为应用的一大障碍。针对这些问题，本文提出了一种基于Spark的机器学习应用框架，它包含了自适应的数据预处理、算法优化和参数选择功能，使得用户无需深入理解算法细节即可使用。 具体改进上，本文引入了AKM算法，解决了K-means的三个主要问题：特征权重不一致、孤立点干扰和K值设定。AKM算法能够自动规范化数据，检测并移除孤立点，还能自适应地确定最佳的K值，增强了聚类效果。 另一方面，ARF算法被用来改善随机森林的性能。ARF算法可以识别并删除噪声特征和冗余特征，同时改进了分类决策投票策略，提高了分类的准确性和鲁棒性。 通过交通物流领域的实际案例，这个框架的效能得到了验证，显示了在处理复杂数据集时的优越性能。相较于其他系统，本文提出的工作在自动化处理和算法适应性方面有显著优势，为机器学习在大数据环境下的应用提供了更便捷、高效的解决方案。