Scala kmeans聚类

Scala是一种基于JVM的编程语言，它具有面向对象和函数式编程的特性。在Scala中，可以使用Spark框架来实现KMeans聚类算法。

以下是一个Scala Spark实现的KMeans聚类的示例代码：

import org.apache.spark.mllib.clustering.{KMeans, KMeansModel}
import org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object KMeansExample {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf().setAppName("KMeansExample").setMaster("local")
    val sc = new SparkContext(conf)

    // 加载数据
    val data = sc.textFile("data/kmeans_data.txt")
    val parsedData = data.map(s => Vectors.dense(s.split(' ').map(_.toDouble)))
    parsedData.cache()

    // 训练模型
    val numClusters = 2
    val numIterations = 20
    val model = KMeans.train(parsedData, numClusters, numIterations)

    // 打印聚类中心
    println("Cluster centers:")
    for (c <- model.clusterCenters) {
      println(" " + c.toString)
    }

    // 使用模型进行预测
    val test = Vectors.dense(9.1, 9.2, 9.3)
    val predictedCluster = model.predict(test)
    println("Test data belongs to cluster " + predictedCluster)

    // 保存模型
    model.save(sc, "KMeansModel")

    // 加载模型
    val sameModel = KMeansModel.load(sc, "KMeansModel")

    sc.stop()
  }
}

在这个例子中，我们首先加载数据并将其转换为`RDD[Vector]`类型的数据。然后，我们使用`KMeans.train`函数训练模型，并使用聚类中心对其进行打印。接下来，我们使用训练好的模型对测试数据进行预测，并将其保存到磁盘上。最后，我们使用`KMeansModel.load`函数加载模型。