public class KMeansCluster { private int k; //簇的個數 private int num = 100000 ; //迭代次數 private ...
K Means算法是一種基於距離的聚類算法,采用迭代的方法,計算出K個聚類中心,把若干個點聚成K類。 MLlib實現K Means算法的原理是,運行多個K Means算法,每個稱為run,返回最好的那個聚類的類簇中心。初始的類簇中心,可以是隨機的,也可以是KMean 得來的,迭代達到一定的次數,或者所有run都收斂時,算法就結束。 用Spark實現K Means算法,首先修改pom文件,引入機器學 ...
2017-05-31 20:03 0 9106 推薦指數:
public class KMeansCluster { private int k; //簇的個數 private int num = 100000 ; //迭代次數 private ...
參考了Andrew Ng的Machine Learning Assignment(https://github.com/rieder91/MachineLearning/blob/mas ...
) K-Means ++ 算法 k-means++算法選擇初始seeds的基本思想就是:初始的聚類中 ...
From: http://blog.csdn.net/cyxlzzs/article/details/7416491 ...
說來這個聚類算法的實現是數據挖掘課程的第三次作業了,前兩次的作業都是利用別人的軟件,很少去自己實現一個算法,第一個利用sqlserver2008的商業智能工具實現一個數據倉庫,數據處理,倉庫模型的建立繞,維度表,事實表的創建,不過考試的時候應該也會有數據倉庫常用模型的建立吧;第二次利用 ...
聚類算法與K-means實現 一、聚類算法的數學描述: 區別於監督學習的算法(回歸,分類,預測等),無監督學習就是指訓練樣本的 label 未知,只能通過對無標記的訓練樣本的學習來揭示數據的內在規律和性質。無監督學習任務中研究最多的就是聚類算法(clustering)。我們假定一個樣 ...
一、K-Means算法原理 二、Hadoop實現K-Means的做法 1、偽代碼 (1)主要參數 輸入: 參數0--存儲樣本數據的文本文件inputfile; 參數1--存儲樣本數據的SequenceFile文件inputPath ...
java簡單實現聚類算法 第一個版本有一些問題,,(一段廢話biubiu。。。),,我其實每次迭代之后(就是達不到收斂標准之前,聚類中心的誤差達不到指定小的時候),雖然重新算了聚類中心,但是其實我的那些點並沒有變,可是這個程序不知道咋回事每次都把我原先隨機指定的聚類中心給變成了我算 ...