Spark MLlib中KMeans聚类算法的解析和应用
聚类算法是机器学习中的一种无监督学习算法，它在数据科学领域应用场景很广泛，比如基于用户购买行为、兴趣等来构建推荐系统。 核心思想可以理解为，在给定的数据集中（数据集中的每个元素有可被观察的n个属性），使用聚类算法将数据集划分为k个子集，并且要求每个子集内部的元素之间的差异度尽可能低，而不同子集 ...
原文：Spark MLlib KMeans 聚类算法
一.简介 KMeans 算法的基本思想是初始随机给定K个簇中心，按照最邻近原则把分类样本点分到各个簇。然后按平均法重新计算各个簇的质心，从而确定新的簇心。一直迭代，直到簇心的移动距离小于某个给定的值。 二.步骤 .为待聚类的点寻找聚类中心。 .计算每个点到聚类中心的距离，将每个点聚类到该点最近的聚类中。 .计算每个聚类中所有点的坐标平均值，并将这个平均值作为新的聚类中心。 .反复执行步骤 , ，直 ...
2019-04-11 17:40 0 815 推荐指数：
相关推荐
Spark MLBase分布式机器学习系统入门：以MLlib实现Kmeans聚类算法
1.什么是MLBaseMLBase是Spark生态圈的一部分，专注于机器学习，包含三个组件：MLlib、MLI、ML Optimizer。 ML Optimizer: This layer aims to automating the task of ML pipeline ...
基于Spark MLlib 在IDEA环境实现Kmeans 算法
import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf} import org.apache.spark.mllib.clustering.{KMeans, KMeansModel} import ...
基于spark Mllib(ML)聚类实战
写在前面的话：由于spark2.0.0之后ML中才包括LDA,GaussianMixture 模型，这里k-means用的是ML模块做测试，LDA,GaussianMixture 则用的是MLlib模块 数据资料下载网站，大力推荐！！！ http ...
MapReduce Kmeans聚类算法
最近在网上查看用MapReduce实现的Kmeans算法，例子是不错，http://blog.csdn.net/jshayzf/article/details/22739063 但注释太少了，而且参数太多，如果新手学习的话不太好理解。所以自己按照个人的理解写了一个简单的例子并添加了详细的注释 ...
Spark MLlib架构解析（含分类算法、回归算法、聚类算法和协同过滤）
Spark MLlib架构解析 MLlib的底层基础解析 MLlib的算法库分析 分类算法 回归算法 聚类算法 协同过滤 MLlib的实用程序分析 从架构图可以看出 ...
聚类算法---kmeans以及DBSCAN算法
一、聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种统计分析方法，同时也是数据挖掘的一个重要算法。 聚类（Cluster）分析是由若干模式（Pattern）组成的，通常，模式是一个度量（Measurement）的向量，或者是 多维空间中的一个点。 聚类分析以相似性 ...
kNN与kMeans聚类算法的区别
KNN K-Means 目的是为了确定一个点的分类 目的是为了将一系列点集分成k类 KNN是分类算法 K-Means是聚类算法 监督学习，分类目标事先 ...