Scala 调用Kmean聚类的包

Scala中有多个库可以用来进行Kmean聚类操作。以下是其中一些常用库的介绍和使用方法：

1. Breeze
Breeze是一个Scala库，提供了一组基础数学库和机器学习工具。其中包括Kmeans聚类。使用Breeze进行Kmeans聚类的示例代码如下：

import breeze.linalg.{DenseMatrix, DenseVector}
import breeze.numerics.{pow, sqrt}
import breeze.stats.mean

def kMeans(data: DenseMatrix[Double], k: Int, maxIterations: Int = 100): DenseVector[Int] = {
  val n = data.rows
  val d = data.cols
  val centers = DenseMatrix.rand(k, d)
  var iteration = 0
  var centroids = centers.copy
  var assignment = DenseVector.zeros[Int](n)

  while (iteration < maxIterations) {
    // Assign points to nearest cluster
    for (i <- 0 until n) {
      val distances = (0 until k).map(j => sqrt(pow(data(i, ::) - centroids(j,::), 2).sum))
      assignment(i) = distances.zipWithIndex.min._2
    }
  
    // Update centroids
    for (j <- 0 until k) {
      val points = data(assignment.findAll(_ == j), ::)
      centroids(j, ::) := mean(points, Axis._0).t
    }
    
    iteration += 1
  }

  assignment
}

使用示例：

import breeze.linalg._

// Generate some random data
val data = DenseMatrix.rand(100, 2)

// Cluster data into 5 clusters
val labels = kMeans(data, 5)

2. Smile
Smile是一个Scala和Java的机器学习库，提供了多种聚类算法，包括Kmeans和Kmeans++。使用Smile进行Kmeans聚类的示例代码如下：

import smile.clustering._
import smile.data._

// Load data from file
val data = Read.csv("data.csv")
val x = data.toArray

// Perform Kmeans clustering with 5 clusters
val kmeans = new KMeans(x, 5)
val labels = kmeans.getClusterLabel

以上是两个常用的Scala库，可以用来进行Kmeans聚类操作。使用时可以根据自己的需要选择合适的库。