本文主要在Spark平臺下實現一個機器學習應用，該應用主要涉及LDA主題模型以及K-means聚類。通過本文你可以了解到：

• 文本挖掘的基本流程

• LDA主題模型算法

• K-means算法

• Spark平臺下LDA主題模型實現

• Spark平臺下基于LDA的K-means算法實現

1.文本挖掘模塊設計

1.1文本挖掘流程

文本分析是機器學習中的一個很寬泛的領域，并且在情感分析、聊天機器人、垃圾郵件檢測、推薦系統以及自然語言處理等方面得到了廣泛應用。

文本聚類是信息檢索領域的一個重要概念，在文本挖掘領域有著廣泛的應用。文本聚類能夠自動地將文本數據集劃分為不同的類簇，從而更好地組織文本信息，可以實現高效的知識導航與瀏覽。

本文選擇主題模型LDA(Latent Dirichlet Allocation)算法對文檔進行分類處理，選擇在Spark平臺上通過Spark MLlib實現LDA算法，其中Spark Mllib是Spark提供的機器學習庫，該庫提供了常用的機器學習算法。其基本設計思路如下圖所示：

1.2文本挖掘流程分析

首先是數據源部分，主要的數據包括文檔數據和互聯網爬蟲數據。然后是數據抽取

總結

以上是生活随笔為你收集整理的深度学习核心技术精讲100篇（五十一）-Spark平台下基于LDA的k-means算法实现的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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