pyspark 中k-means聚类效果评估

在 PySpark 中，可以使用聚类模型的内部评估方法来评估 K-means 聚类的效果。

可以使用 ClusteringEvaluator 类来计算聚类模型的评估指标，该类支持以下三个指标：

1. Silhouette 指数：用于衡量聚类质量的一种指标，它考虑了样本与簇内其他样本的相似度以及样本与其他簇中样本的相似度。

2. 簇内平方和（WSSSE）：它是每个簇中所有点到该簇质心的距离的平方和，用于衡量簇内的紧密度。

3. 簇间平方和（BSSSE）：它是所有簇质心之间距离的平方和，用于衡量簇间的分离度。

下面是一个使用 ClusteringEvaluator 类计算 Silhouette 指数的示例：

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

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

# 训练 K-means 模型
kmeans = KMeans().setK(2).setSeed(1)
model = kmeans.fit(dataset)

# 计算 Silhouette 指数
predictions = model.transform(dataset)
evaluator = ClusteringEvaluator()
silhouette = evaluator.evaluate(predictions)
print("Silhouette with squared euclidean distance = " + str(silhouette))

这里，我们使用 ClusteringEvaluator 类来计算 Silhouette 指数。首先，我们加载数据，然后训练 K-means 模型并进行预测。最后，我们使用 ClusteringEvaluator 类计算 Silhouette 指数并将其打印出来。