Spark ML聚類分析之k-means||
今天更新了電腦上的spark環境，因為上次運行新的流水線的時候，有的一些包在1.6.1中並不支持 只需要更改系統中用戶的環境變量即可 然后在eclipse中新建pydev工程，執行環境是python3這里面關聯的三個舊的庫也換掉，最后eclipse環境變量換掉 ...
原文：【Spark】使用spark進行K-means分析
由於思路比較簡單，而且代碼我寫的很詳細了，直接貼代碼吧。Mark. autor phh 相似度通常以對象到類質心的距離作為相似性的評價指標 算法流程如下： 從n個數據對象中選取k個不同的點作為初始質心，每個質心看成是一個類別的標識點 然后將數據集中的每一個點划分到距離最近的一個知心所對應的類別 完成一次聚類后根據此次聚類的結果重新計算各個類別的新質心 如果新的質心和之前的質心距離大於某個閾值，那么 ...
2017-06-07 15:16 0 1550 推薦指數：
相關推薦
使用 Spark MLlib 做 K-means 聚類分析[轉]
原文地址：https://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-spark-practice4/ 引言 提起機器學習 (Machine Learning)，相信很多計算機從業者都會對這個技術方向感到興奮。然而學習並使用機器學習算法來處 ...
Spark實現K-Means算法
，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 ...
spark Bisecting k-means（二分K均值算法）
Bisecting k-means（二分K均值算法） 二分k均值（bisecting k-means）是一種層次聚類方法，算法的主要思想是：首先將所有點作為一個簇，然后將該簇一分為二。之后選擇能最大程度降低聚類代價函數（也就是誤差平方和）的簇划分為兩個簇。以此進行下去，直到簇的數目 ...
在Python中使用K-Means聚類和PCA主成分分析進行圖像壓縮
各位讀者好，在這片文章中我們嘗試使用sklearn庫比較k-means聚類算法和主成分分析（PCA）在圖像壓縮上的實現和結果。 壓縮圖像的效果通過占用的減少比例以及和原始圖像的差異大小來評估。 圖像壓縮的目的是在保持與原始圖像的相似性的同時，使圖像占用的空間盡可能地減小，這由圖像的差異百分比 ...
使用K-means和高斯混合模型對圖像進行聚類
導入圖片 %matplotlib inline import numpy as np import skimage.io as SKimg import matplotlib.pypl ...
【轉】使用scipy進行層次聚類和k-means聚類
scipy cluster庫簡介 scipy.cluster是scipy下的一個做聚類的package, 共包含了兩類聚類方法: 1. 矢量量化(scipy.cluster.vq):支持vector quantization 和 k-means 聚類方法 2. 層次聚類 ...
用VLFeat庫進行k-means聚類
摘要 本文將介紹如何使用VLFeat開源庫來進行K-means聚類，關於K-means的介紹可以參考這里。 什么是VLFeat 用VLFeat官方主頁的話來說，VLFeat 是一個實現了視覺領域諸多算法的開源庫，其包括SIFT, MSER, k-means, hierarchical ...