Spark MLlib 实现 K-means 算法
时间: 2024-04-24 08:04:17 浏览: 13
K-means 算法是一种无监督学习算法,用于将数据集分成 K 个簇。Spark MLlib 中实现了 K-means 算法,可以用于大规模数据的聚类。
以下是 Spark MLlib 实现 K-means 算法的基本步骤:
1. 加载数据集,将数据集转换为特征向量
2. 初始化 K 个簇的质心
3. 对每个样本,将其分配到距离最近的簇
4. 根据分配结果,重新计算每个簇的质心
5. 重复步骤 3 和 4,直到达到最大迭代次数或收敛
以下是一个简单的代码示例:
```python
from pyspark.ml.clustering import KMeans
from pyspark.ml.evaluation import ClusteringEvaluator
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
# 加载数据集
data = spark.read.format("csv").load("path/to/data.csv", header=True, inferSchema=True)
# 转换数据集为特征向量
assembler = VectorAssembler(inputCols=data.columns, outputCol="features")
dataset = assembler.transform(data)
# 初始化 KMeans 模型
kmeans = KMeans().setK(2).setSeed(1)
# 训练模型
model = kmeans.fit(dataset)
# 输出簇中心点
centers = model.clusterCenters()
for center in centers:
print(center)
# 预测数据集中每个样本所属的簇
predictions = model.transform(dataset)
# 评估模型
evaluator = ClusteringEvaluator()
silhouette = evaluator.evaluate(predictions)
print("Silhouette with squared euclidean distance = " + str(silhouette))
```
这里假设数据集已经被加载并且包含两个特征。首先,使用 VectorAssembler 将数据集转换为特征向量。然后,初始化 KMeans 模型并训练它。最后,输出每个簇的中心点和模型评估结果。需要注意的是,这里使用了默认的欧几里得距离作为距离度量。如果需要使用其他距离度量,可以通过设置 distanceMeasure 参数来实现。