完成基于Spark MLib的鸢尾花数据聚类项目实战案例（python版）

好的，下面我将为您提供一个基于Spark MLlib的鸢尾花数据聚类项目实战案例（Python版）。

本案例将使用KMeans算法对鸢尾花数据进行聚类，并使用Silhouette评价指标评估聚类效果。

首先，您需要导入必要的Spark库和数据集。假设您的数据集已经存储在HDFS上，您可以使用以下代码来读取数据：

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.appName("IrisClustering").getOrCreate()

iris_df = spark.read.csv("hdfs://<namenode>:<port>/path/to/iris.csv", header=True, inferSchema=True)

接下来，您需要将数据集转换为特征向量。您可以使用Spark MLlib中的VectorAssembler来完成这个任务。以下是示例代码：

from pyspark.ml.feature import VectorAssembler

assembler = VectorAssembler(inputCols=["SepalLengthCm", "SepalWidthCm", "PetalLengthCm", "PetalWidthCm"], outputCol="features")
iris_features_df = assembler.transform(iris_df).select("features")

接着，您可以使用KMeans算法构建聚类模型，并使用Silhouette评价指标评估聚类效果。以下是示例代码：

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

kmeans = KMeans(k=3, seed=1)
kmeans_model = kmeans.fit(iris_features_df)

kmeans_predictions = kmeans_model.transform(iris_features_df)
evaluator = ClusteringEvaluator()
silhouette = evaluator.evaluate(kmeans_predictions)
print("Silhouette with squared euclidean distance = " + str(silhouette))

最后，您可以使用Spark SQL来查看聚类中心，并分析聚类效果。以下是示例代码：

kmeans_centers = kmeans_model.clusterCenters()
kmeans_centers_df = spark.createDataFrame(kmeans_centers, iris_df.columns[:-1])
kmeans_centers_df.show()

通过比较不同聚类算法的聚类效果和聚类中心或混合成分参数，您可以分析聚类结果是否反应真实所属。