在spark中,org.apache.spark.mllib.clustering.KMeans文件实现了k-means算法以及k-means||算法,org.apache.spark.mllib.clustering.LocalKMeans文件实现了k-means++算法。 在分步骤分析spark中的源码之前我们先来了解KMeans类中参数的含义。 class KMeans private ( private var k: Int,//聚类个数 private var ...
k-means是聚类算法中最为简单、高效的,核心思想:由用户指定k个初始质心(initial centroids),以作为聚类的类别(cluster),重复迭代直至算法收敛。2、基本算法 在k-means算法中,用质心来表示cluster;且容易证明k-means算法收敛等同于所有质心不再发生变化。基本的k-means算法流程如下: 选取k个初始质心(作为初始cluster);...
KMeans K均值(KMeans)是聚类中最常用的方法之一,基于点与点之间的距离的相似度来计算最佳类别归属。 KMeans算法通过试着将样本分离到 个方差相等的组中来对数据进行聚类,从而最小化目标函数 (见下文)。该算法要求指定集群的数量。它可以很好地扩展到大量的样本,并且已经在许多不同领域的广泛应用领域中使用。 被...
初始化中心点根据initializationMode的值来判断,如果initializationMode等于KMeans.RANDOM,那么随机初始化k个中心点,否则使用k-means||初始化k个中心点。 代码语言:javascript 复制 val centers=initialModel match{caseSome(kMeansCenters)=>{Array(kMeansCenters.clusterCenters.map(s=>newVectorWithNorm(s)))}...
k-means与kNN虽然都是以k打头,但却是两类算法——kNN为监督学习中的分类算法,而k-means则是非监督学习中的聚类算法;二者相同之处:均利用近邻信息来标注类别。 聚类是数据挖掘中一种非常重要的学习流派,指将未标注的样本数据中相似的分为同一类,正所谓“物以类聚,...
Kmeans聚类的大概逻辑是: 1. 设置K个初始聚类中心(存在非常多的选择方法,随机选择几个样本点是比较常用的做法) 2. 按照样本点与聚类中心的距离,将所有样本点各自分配到一个中心(距离最近),这样就得到K个聚类中心 3. 针对K个聚类中心,分别重新计算聚类中心的中心点(存在较多的中心点计算方法,一般直接计算平均值)...
#this method computes the initial means def initial_means(self, points): #pick the first node at random point_ = rand.choice(points) if self.debug: print 'point#0: %f %f' % (point_.latit, point_.longit) clusters =dict() clusters.setdefault(0, []).append(point_) ...
Chooses one of the feature vectors xi from dataset X with equal probability - The K-Means++ algorithm starts by selecting the first center. This initial center is chosen from the set of feature vectors (data points) X with equal probability. Essentially, any of the feature vectors has an eq...
k-means clustering 里面有介绍：Choose k initial cluster centers (centroid ). For example, choose ...
K-Means 最常用的机器学习聚类算法,且为典型的基于距离的聚类算法 K均值: 基于原型的、划分的距离技术,它试图发现用户指定个数(K)的簇 以欧式距离作为相似度测度 K均值算法需要输入待聚类的数据和欲聚类的簇数k,主要的聚类过程有3步: 随机生成k个初始点作为质心; 将数