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摘要
为了实现大数据环境下非线性高维数据的降维,提出了基于Spark的并行ISOMAP算法.在该方法中,为了快速求解大规模矩阵的特征值和特征向量,设计并实现了基于Spark的并行块Davidson方法;同时,针对大规模矩阵计算和传输困难的问题,提出了基于RDD分区的行块式矩阵乘法策略,该策略把每个分区中的矩阵行转换成块矩阵,行块式矩阵可不受map算子对RDD逐条计算的限制,并可以利用Spark中的线性代数库参与矩阵级别的运算.实验结果表明,行块式矩阵乘法策略有效提高了矩阵运算的效率,并行块Davidson方法能够快速求解大规模矩阵特征值和特征向量,有效提高了并行ISOMAP算法的性能,表明并行ISOMAP算法可以适应大数据环境下的降维处理.
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