Spark MLlib中KMeans聚類算法的解析和應用
聚類算法是機器學習中的一種無監督學習算法，它在數據科學領域應用場景很廣泛，比如基於用戶購買行為、興趣等來構建推薦系統。 核心思想可以理解為，在給定的數據集中（數據集中的每個元素有可被觀察的n個屬性），使用聚類算法將數據集划分為k個子集，並且要求每個子集內部的元素之間的差異度盡可能低，而不同子集 ...
原文：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 .為待聚類的點尋找聚類中心。 .計算每個點到聚類中心的距離，將每個點聚類到該點最近的聚類中。 .計算每個聚類中所有點的坐標平均值，並將這個平均值作為新的聚類中心。 .反復執行步驟 , ，直 ...
2019-04-11 17:40 0 815 推薦指數：
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