pyspark mllib实现kmeans生成模型需要的数据集如果放在以txt为后缀的文档中,这个文档是什么样子内容的
时间: 2023-12-03 10:46:29 浏览: 26
如果您想使用pyspark mllib实现kmeans生成模型,您可以将数据集保存在以txt为后缀的文档中。这个文档应该是一个纯文本文件,每一行代表一个数据点,每个数据点的特征值之间用空格或逗号隔开。
例如,如果您有一个数据集包含3个特征值,每个数据点的特征值为(x1, x2, x3),那么您的txt文件可能长这样:
```
1.2 2.3 3.4
4.5 5.6 6.7
7.8 8.9 9.0
...
```
其中每一行表示一个数据点,数据点的特征值之间用空格分隔。注意,每个特征值应该是数值型的,否则会导致程序无法正常运行。
相关问题
pyspark实现简单Kmeans代码及数据集
好的,下面是一个简单的 PySpark Kmeans 实现代码,以及一个用于测试的数据集:
```python
from pyspark.ml.clustering import KMeans
from pyspark.ml.evaluation import ClusteringEvaluator
from pyspark.sql import SparkSession
# 初始化 SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("KMeansExample").getOrCreate()
# 加载数据集
data = spark.read.format("libsvm").load("data/mllib/sample_kmeans_data.txt")
# 训练模型
kmeans = KMeans().setK(2).setSeed(1)
model = kmeans.fit(data)
# 预测聚类结果
predictions = model.transform(data)
# 评估聚类效果
evaluator = ClusteringEvaluator()
silhouette = evaluator.evaluate(predictions)
print("Silhouette with squared euclidean distance = " + str(silhouette))
# 输出聚类中心
centers = model.clusterCenters()
print("Cluster Centers: ")
for center in centers:
print(center)
# 停止 SparkSession
spark.stop()
```
数据集 `sample_kmeans_data.txt` 的格式如下:
```
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
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```
这个数据集中包含了 150 个样本,每个样本有 100 个特征。你可以根据实际情况修改数据集,并根据需要调整 KMeans 算法的超参数。
pyspark实现本地简单Kmeans代码及数据集
以下是一个简单的本地KMeans实现的示例代码:
```python
from pyspark import SparkConf, SparkContext
from numpy import array
from math import sqrt
# 定义计算欧几里得距离的函数
def euclidean_distance(point1, point2):
return sqrt(sum([(a - b) ** 2 for a, b in zip(point1, point2)]))
# 定义KMeans函数
def kmeans(data, k, converge_dist):
k_points = data.takeSample(False, k, 1)
temp_dist = 1.0
while temp_dist > converge_dist:
closest = data.map(
lambda point: (min([(i, euclidean_distance(point, k_points[i])) for i in range(k)], key=lambda x: x[1])[0], (point, 1))
)
point_stats = closest.reduceByKey(
lambda point1, point2: (array(point1[0]) + array(point2[0]), point1[1] + point2[1])
)
new_points = point_stats.map(
lambda st: (st[0], st[1][0] / st[1][1])
).collect()
temp_dist = sum(
[euclidean_distance(k_points[ik], p) for ik, p in new_points]
)
for ik, p in new_points:
k_points[ik] = p
return k_points
# 创建Spark环境
conf = SparkConf().setAppName("KMeans").setMaster("local")
sc = SparkContext(conf=conf)
# 加载数据集
data = sc.textFile("data.txt").map(lambda line: array([float(x) for x in line.split(' ')]))
# 调用KMeans函数
centroids = kmeans(data, 3, 0.1)
# 输出聚类中心
for c in centroids:
print(c)
```
数据集示例(data.txt):
```
1.0 2.0 3.0
4.0 5.0 6.0
7.0 8.0 9.0
10.0 11.0 12.0
13.0 14.0 15.0
16.0 17.0 18.0
```
运行后会输出3个聚类中心的坐标值。注意,这个实现是在本地运行的,而不是分布式的,因此适用于小规模数据集。