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在介绍完Spark GraphX的属性图模型、简单的属性展示操作后，本章节介绍更多有关Spark GraphX的常用图操作。
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Spark2.1.0入门：Spark GraphX 简介
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GraphX是Spark用来图和分布式图计算的新组件。GraphX通过引入属性图：顶点和边均有属性的有向多重图，来扩充Spark的RDD.为了支持这种图计算，GraphX 开发了一组基础功能操作。GraphX仍在不断扩充图算法，用来简化图计算的分析任务。
本章节主要介绍GraphX的核心抽象模型---属性图，并通过实例介绍如何构造一个图。
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Spark 2.1.0 入门：特征选取–卡方选择器
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特征选择（Feature Selection）指的是在特征向量中选择出那些“优秀”的特征，组成新的、更“精简”的特征向量的过程。它在高维数据分析中十分常用，可以剔除掉“冗余”和“无关”的特征，提升学习器的性能。
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Spark 2.1.0 入门：特征抽取 — TF-IDF
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Spark 2.1.0 入门：分类与回归
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Spark2.1.0入门：图计算简介
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在实际应用中，存在许多图计算问题，如最短路径、集群、网页排名、最小切割、连通分支等。图计算算法的性能直接关系到应用问题解决的高效性，尤其对于大型图（如社交网络和网络图）而言，更是如此。
Spark 2.1.0 入门：协同过滤算法
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一、方法简介
协同过滤是一种基于一组兴趣相同的用户或项目进行的推荐，它根据邻居用户(与目标用户兴趣相似的用户)的偏好信息产生对目标用户的推荐列表。
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Spark 2.1.0 入门：构建一个机器学习工作流
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Spark 2.1.0 入门：高斯混合模型(GMM)聚类算法
Spark 2.1.0 入门：KMeans聚类算法
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KMeans 是一个迭代求解的聚类算法，其属于 划分（Partitioning） 型的聚类方法，即首先创建K个划分，然后迭代地将样本从一个划分转移到另一个划分来改善最终聚类的质量。
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