1 0.697 0.460 2 0.774 0.376 3 0.634 0.264 4 0.608 0.318 5 0.556 0.215 6 0.403 0.237 7 0.481 0.149 8 0.437 0.211 9 0.666 0.091 10 0.243 0.267 11 0.245 0.057 12 0.343 0.099 13 0.639 0.161 14 0.657 0.198 15 0.360 0.370 16 0.593 0.042 17 0.719 0.103 18 0.359 0.188 19 0.339 0.241 20 0.282 0.257数据集的每一行由3个数值组成，前2个数字用\t分隔，后2个数字用空格分隔。 对于数据集文件watermelon.txt，请编写MapReduce程序，设类别数为2，利用 K-Means 聚类方法通过多次迭代对数据进行聚类。不使用第三方库，选取合适的Spark RDD转换算子和行动算子实现Kmeans算法，完成实验内容； 基于Spark MLlib，实现Kmeans聚类计算，Scala代码实现

好的，我来为你介绍如何实现这两种K-Means算法。

首先是使用MapReduce程序和Spark RDD转换算子和行动算子实现K-Means算法。

MapReduce程序的思路是将数据集中的每个点随机分配到两个类别中的一个，然后计算每个类别的中心点，再将每个点重新分配到距离最近的中心点所在的类别中。这个过程需要多次迭代，直到分类结果不再变化为止。

在Spark中，可以使用RDD的map、reduceByKey、groupByKey、filter等转换算子和collect、count、reduce等行动算子来实现这个过程。具体实现方法如下：

// 读取数据集文件并转换为RDD
val data = sc.textFile("watermelon.txt")
  .map(line => {
    val fields = line.split("\t")
    (fields(0).toInt, (fields(1).toDouble, fields(2).toDouble))
  })

// 初始化两个中心点
var centroids = data.takeSample(false, 2, 42)
var centroidMap = Map(0 -> centroids(0)._2, 1 -> centroids(1)._2)

// 迭代聚类过程
for (i <- 1 to 10) {
  // 将每个点分配到距离最近的中心点所在的类别中
  val classifiedData = data.map(dataPoint => {
    val distances = centroidMap.mapValues(centroid => euclideanDistance(dataPoint._2, centroid))
    val closestCentroid = distances.minBy(_._2)._1
    (closestCentroid, dataPoint._2)
  })

  // 计算每个类别的中心点
  val newCentroids = classifiedData
    .groupByKey()
    .mapValues(points => {
      val numPoints = points.size
      val sumOfPoints = points.reduce((p1, p2) => (p1._1 + p2._1, p1._2 + p2._2))
      (sumOfPoints._1 / numPoints, sumOfPoints._2 / numPoints)
    })
    .collect()

  // 更新中心点
  centroidMap = newCentroids.toMap
}

// 输出聚类结果
val result = data.map(dataPoint => {
  val distances = centroidMap.mapValues(centroid => euclideanDistance(dataPoint._2, centroid))
  val closestCentroid = distances.minBy(_._2)._1
  (dataPoint._1, closestCentroid)
})
result.foreach(println)

// 计算欧几里得距离
def euclideanDistance(p1: (Double, Double), p2: (Double, Double)): Double = {
  math.sqrt(math.pow(p1._1 - p2._1, 2) + math.pow(p1._2 - p2._2, 2))
}

接下来是使用Spark MLlib实现K-Means聚类计算的方法。

Spark MLlib是Spark提供的机器学习库，其中包含了Kmeans算法的实现，可以直接使用KMeans类进行聚类计算。具体实现方法如下：

// 导入Spark MLlib库
import org.apache.spark.mllib.clustering.{KMeans, KMeansModel}
import org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors

// 读取数据集文件并转换为向量格式
val data = sc.textFile("watermelon.txt")
  .map(line => Vectors.dense(line.split("\t")(1).toDouble, line.split("\t")(2).toDouble))

// 聚类计算
val numClusters = 2
val numIterations = 10
val model = KMeans.train(data, numClusters, numIterations)

// 输出聚类结果
val result = data.map(vector => (vector, model.predict(vector)))
result.foreach(println)

这里使用了Spark MLlib中的KMeans类，将数据集文件中的每个数据点转换为向量格式，并指定了聚类的类别数和迭代次数，最后调用train方法进行聚类计算，得到一个KMeansModel对象。聚类结果也是一个RDD，其中每个元素由原始数据点的向量和其所属的类别索引组成。

以上就是使用MapReduce程序和Spark RDD转换算子和行动算子实现K-Means算法和使用Spark MLlib实现K-Means聚类计算的方法。