sparkmllib实现kmeans聚类

好的，下面是 sparkmllib 实现 kmeans 聚类的步骤：

1. 导入相关库和数据

from pyspark.ml.clustering import KMeans
from pyspark.ml.evaluation import ClusteringEvaluator

# 加载数据
dataset = spark.read.format("libsvm").load("data/mllib/sample_kmeans_data.txt")

2. 训练模型

# 设置 k 值
kmeans = KMeans().setK(2).setSeed(1)
model = kmeans.fit(dataset)

3. 预测结果

# 预测结果
predictions = model.transform(dataset)

4. 评估模型

# 评估模型
evaluator = ClusteringEvaluator()
silhouette = evaluator.evaluate(predictions)
print("Silhouette with squared euclidean distance = " + str(silhouette))

以上就是 sparkmllib 实现 kmeans 聚类的基本步骤，需要注意的是，我们需要设置 k 值，即聚类的数量，还需要评估模型的好坏，这里使用的是 Silhouette 系数。