scala种set(2,0,1)+1-1+1等于多少为什么

在 Scala 中，Set 是一种集合类型，它不允许有重复元素。当你执行 `Set(2,0,1)` 时，会创建一个包含 2、0 和 1 这三个元素的 Set。执行 `Set(2,0,1)+1` 时，会创建一个包含 2、0、1 和 1 这四个元素的 Set。接下来，执行 `-1` 操作会将 Set 中的所有元素减去 1，因此得到一个包含 1、-1 和 0 这三个元素的 Set。最后，执行 `+1` 操作会将 Set 中的所有元素加上 1，因此得到一个包含 2、0 和 1 这三个元素的 Set。

因此，表达式 `Set(2,0,1)+1-1+1` 的结果为 `Set(2,0,1)`。

相关问题

Scala中set(2,0,1)+1+1-1等于多少为什么

在 Scala 中，set(2,0,1) 表示一个由元素 2、0、1 组成的 Set 集合。因为 Set 集合是无序的，所以这个集合中元素的顺序可以是任意的。接下来依次进行加 1、加 1、减 1 的操作，得到的结果为：

1. set(2,0,1) + 1 = set(2,0,1,1)
2. set(2,0,1,1) + 1 = set(2,0,1,1)
3. set(2,0,1,1) - 1 = set(2,1,0)

因此，最终结果为 set(2,1,0)。

1 0.697 0.460 2 0.774 0.376 3 0.634 0.264 4 0.608 0.318 5 0.556 0.215 6 0.403 0.237 7 0.481 0.149 8 0.437 0.211 9 0.666 0.091 10 0.243 0.267 11 0.245 0.057 12 0.343 0.099 13 0.639 0.161 14 0.657 0.198 15 0.360 0.370 16 0.593 0.042 17 0.719 0.103 18 0.359 0.188 19 0.339 0.241 20 0.282 0.257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。 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，完成实验内容； 基于Spark MLlib，实现Kmeans聚类计算，Scala代码实现

好的，让我为你解释一下这个数据集和算法。

这个数据集包括20个样本，每个样本有两个特征，即二维数据。每个样本的第一个数字表示它的编号，后面两个数字分别表示这个样本在二维平面上的坐标。

K-Means 聚类是一种基于距离度量的聚类算法，它的目标是将一组样本划分成 K 个簇，使得同一个簇内的样本之间的距离尽可能小，不同簇之间的距离尽可能大。K-Means 算法的基本思想是：首先随机选择 K 个样本作为初始的聚类中心，然后将每个样本分配到距离它最近的聚类中心所在的簇中，再根据当前簇中的所有样本重新计算该簇的聚类中心，重复这个过程直到聚类中心不再发生变化或达到预定的迭代次数。

对于这个问题，你需要实现 K-Means 聚类算法，使得它能够对给定的数据集进行聚类并输出结果。你可以使用 Spark RDD 转换算子和行动算子来实现算法，或者使用 Spark MLlib 中的 KMeans 类来进行聚类计算。如果你想使用 Scala 语言来实现算法，你可以使用以下代码作为参考：

import org.apache.spark._
import org.apache.spark.mllib.clustering.{KMeans, KMeansModel}
import org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors

object KMeansExample {
  def main(args: Array[String]) {
    val conf = new SparkConf().setAppName("KMeans Example")
    val sc = new SparkContext(conf)

    // Load and parse the data
    val data = sc.textFile("data.txt")
    val parsedData = data.map(s => Vectors.dense(s.split('\t').tail.map(_.toDouble))).cache()

    // Cluster the data into two classes using KMeans
    val numClusters = 2
    val numIterations = 20
    val clusters = KMeans.train(parsedData, numClusters, numIterations)

    // Evaluate clustering by computing Within Set Sum of Squared Errors
    val WSSSE = clusters.computeCost(parsedData)
    println("Within Set Sum of Squared Errors = " + WSSSE)

    // Save and load model
    clusters.save(sc, "myModelPath")
    val sameModel = KMeansModel.load(sc, "myModelPath")

    sc.stop()
  }
}

这段代码使用 Spark MLlib 中的 KMeans 类来对数据进行聚类计算。它首先加载并解析数据集，然后使用 KMeans.train 方法对数据进行聚类，最后计算聚类的评估指标（Within Set Sum of Squared Errors）并保存模型。你可以根据需要修改代码来适应你的数据集和聚类需求。