Spark MLlib KMeans 聚類算法
一.簡介 KMeans 算法的基本思想是初始隨機給定K個簇中心，按照最鄰近原則把分類樣本點分到各個簇。然后按平均法重新計算各個簇的質心，從而確定新的簇心。一直迭代，直到簇心的移動距離小於某個給定的值。 二.步驟 1.為待聚類的點尋找聚類中心。 2.計算每個點到聚類中心的距離 ...
原文：Spark MLBase分布式機器學習系統入門：以MLlib實現Kmeans聚類算法
.什么是MLBaseMLBase是Spark生態圈的一部分，專注於機器學習，包含三個組件：MLlib MLI ML Optimizer。 ML Optimizer: This layer aims to automating the task of ML pipeline construction. The optimizer solves a search problem over featu ...
2014-10-19 17:48 0 7273 推薦指數：
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