pyspark 中k-means聚类WSSSE使用

在 PySpark 中，可以使用聚类模型的内部评估方法之一簇内平方和（WSSSE）来评估 K-means 聚类的效果。

可以使用 KMeansModel 类的 computeCost() 方法来计算簇内平方和（WSSSE）。

下面是一个使用 computeCost() 方法计算簇内平方和的示例：

from pyspark.ml.clustering import KMeans
from pyspark.ml.evaluation import ClusteringEvaluator

# 加载数据
dataset = spark.read.format("libsvm").load("data/mllib/sample_kmeans_data.txt")

# 训练 K-means 模型
kmeans = KMeans().setK(2).setSeed(1)
model = kmeans.fit(dataset)

# 计算 WSSSE（簇内平方和）
wssse = model.computeCost(dataset)
print("Within Set Sum of Squared Errors = " + str(wssse))

这里，我们使用 KMeansModel 类的 computeCost() 方法来计算簇内平方和。首先，我们加载数据，然后训练 K-means 模型并进行预测。最后，我们使用 computeCost() 方法计算簇内平方和并将其打印出来。