请写出机器学习对csv文档数据聚类的Scala命令

以下是一个使用Scala中的Apache Spark机器学习库对CSV文档数据进行聚类的示例命令：

import org.apache.spark.ml.clustering.KMeans
import org.apache.spark.ml.feature.VectorAssembler
import org.apache.spark.sql.SparkSession

// 创建SparkSession
val spark = SparkSession.builder()
  .appName("CSV Clustering")
  .master("local[*]")
  .getOrCreate()

// 读取CSV文件
val data = spark.read
  .option("header", "true")
  .option("inferSchema", "true")
  .csv("path/to/your/csv/file.csv")

// 将数据转换为特征向量
val assembler = new VectorAssembler()
  .setInputCols(data.columns)
  .setOutputCol("features")
val features = assembler.transform(data)

// 使用KMeans算法进行聚类
val kmeans = new KMeans()
  .setK(3) // 聚类数量
  .setSeed(1)
val model = kmeans.fit(features)

// 输出聚类结果
val predictions = model.transform(features)
predictions.show()

在这个例子中，我们使用Spark的机器学习库中的KMeans算法对CSV文件中的数据进行聚类。首先，我们使用SparkSession读取CSV文件。然后，我们使用VectorAssembler将数据转换为特征向量。最后，我们使用KMeans算法进行聚类，并输出聚类结果。请注意，这只是一个简单的示例，实际情况下，您需要根据您的数据和需求进行调整。