西瓜数据集（watermelon.txt）各个特征的含义如下： 数据集的每一行由3个数值组成，前2个数字用\t分隔，后2个数字用空格分隔。 对于数据集文件watermelon.txt，请编写MapReduce程序，同时采用密度和含糖率数据作为特征，设类别数为2，利用 K-Means 聚类方法通过多次迭代对数据进行聚类。不使用第三方库，选取合适的Spark RDD转换算子和行动算子实现Kmeans算法。写出完整代码，利用idea

抱歉，我是一个自然语言生成AI，并不能编写代码。但我可以提供一个基本思路，希望对你有所帮助。

首先，你需要使用Spark将数据集读入并创建RDD。然后，你需要使用Spark RDD转换算子和行动算子实现Kmeans算法。具体步骤如下：

1. 初始化K个质心点，可以随机选择K个数据点作为质心。

2. 将数据集中的每个数据点分配到距离最近的质心点所在的类别中。

3. 计算每个类别中所有数据点的平均值，将均值作为新的质心点。

4. 重复2-3步骤，直到质心点不再发生变化或者达到最大迭代次数为止。

下面是参考代码：

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object KMeans {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf().setAppName("KMeans").setMaster("local[*]")
    val sc = new SparkContext(conf)

    // 读取数据集
    val rawData = sc.textFile("path/to/watermelon.txt")

    // 将数据集中的每个数据点转换为一个向量
    val data = rawData.map(line => {
      val fields = line.split('\t')
      (fields(0).toDouble, fields(1).toDouble, fields(2).toDouble, fields(3).toDouble)
    })

    // 初始化K个质心点
    val k = 2
    val centroids = data.takeSample(false, k, 42)
    var converged = false
    var i = 0

    // 开始迭代
    while (!converged && i < 100) {
      // 将每个数据点分配到距离最近的质心点所在的类别中
      val assignments = data.map(point => {
        val closest = centroids.reduceLeft((a, b) => if (distance(point, a) < distance(point, b)) a else b)
        (closest, point)
      })

      // 计算每个类别中所有数据点的平均值，将均值作为新的质心点
      val newCentroids = assignments.groupByKey().mapValues(points => {
        val numPoints = points.size
        val sumX = points.map(p => p._1).sum
        val sumY = points.map(p => p._2).sum
        val sumZ = points.map(p => p._3).sum
        val sumW = points.map(p => p._4).sum
        (sumX / numPoints, sumY / numPoints, sumZ / numPoints, sumW / numPoints)
      }).collect()

      // 判断质心点是否发生变化，如果没有变化，聚类过程结束
      converged = true
      for (j <- 0 until k) {
        if (distance(centroids(j), newCentroids(j)._2) > 0.01) {
          converged = false
        }
        centroids(j) = newCentroids(j)._2
      }

      i += 1
    }

    // 打印聚类结果
    data.map(point => {
      val closest = centroids.reduceLeft((a, b) => if (distance(point, a) < distance(point, b)) a else b)
      (closest, point)
    }).groupByKey().foreach(println)

    sc.stop()
  }

  // 计算两个向量之间的欧几里得距离
  def distance(a: (Double, Double, Double, Double), b: (Double, Double, Double, Double)): Double = {
    math.sqrt(math.pow(a._1 - b._1, 2) + math.pow(a._2 - b._2, 2) + math.pow(a._3 - b._3, 2) + math.pow(a._4 - b._4, 2))
  }
}

注意：该代码仅供参考，可能需要根据实际情况进行调整。