聚类分析：使用Spark ML实现K均值算法

# 1. 简介

## 1.1 什么是聚类分析？

在数据分析领域，聚类分析是一种将数据集中的对象分成相似的组的技术。通过聚类分析，我们可以发现数据集中的内在模式，识别不同的数据簇，并将相似的数据归为一类。

## 1.2 K均值算法简介

K均值（K-means）是一种常见的聚类分析算法，它通过将数据分成互不重叠的K个簇，并让每个数据点归属于与其最近的簇中心。K均值算法通过不断迭代优化簇中心位置，直到满足收敛条件。

## 1.3 Spark ML简介

Apache Spark是一个快速、通用、可扩展的大数据处理引擎，而Spark ML是其机器学习库，提供了丰富的机器学习算法实现。Spark ML中的聚类分析模块为我们提供了便捷的K均值算法实现，能够处理大规模数据集的聚类任务。

在接下来的章节中，我们将详细介绍K均值算法的原理、Spark ML的聚类分析功能，并通过实例演示如何使用Spark ML实现K均值算法进行聚类分析。
### 2. K均值算法原理

#### 2.1 K均值算法步骤
K均值算法（K-means algorithm）是一种常见的聚类分析算法，其步骤如下：
- 从数据集中选择K个点作为初始的聚类中心
- 将数据集中的每个点分配到最近的聚类中心
- 根据分配给每个聚类中心的点，更新每个聚类的中心点
- 重复以上步