pyspark 中k-means聚类BSSSE调用函数

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

可以使用 pyspark.ml.stat 类中的 chiSquareTest() 函数来计算簇间平方和（BSSSE）。

下面是一个使用 chiSquareTest() 函数计算簇间平方和的示例：

from pyspark.ml.clustering import KMeans
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
from pyspark.ml.stat import chiSquareTest

# 加载数据
dataset = spark.read.format("csv").option("header", "true").option("inferSchema", "true").load("data/mllib/iris.csv")

# 合并特征列
assembler = VectorAssembler(inputCols=dataset.columns[:-1], outputCol="features")
dataset = assembler.transform(dataset)

# 训练 K-means 模型
kmeans = KMeans().setK(3).setSeed(1)
model = kmeans.fit(dataset)

# 计算 BSSSE（簇间平方和）
centroids = model.clusterCenters()
bssse = chiSquareTest(dataset, "features", "prediction", centroids).head().pValue
print("Between Set Sum of Squared Errors = " + str(bssse))

这里，我们使用 chiSquareTest() 函数来计算簇间平方和。首先，我们加载数据并合并特征列。然后，我们训练 K-means 模型并进行预测，得到每个数据点所属的簇。接下来，我们使用 clusterCenters() 方法获取每个簇的质心，并将其传递给 chiSquareTest() 函数进行计算。最后，我们获取计算结果中的 p-值，即为簇间平方和（BSSSE）。