kmeans_path = temp_path+"kmeans" 把模型存起来,然后需要的时候调用模型。这个场景应用比较普遍。 结论:通过pyspark对数据点用Kmeans聚集为2类,熟悉了Kmeans机器学习算法在spark中的实现,总结了一些常见的错误。注意各种包的导入。 参考文献:1.http://spark.apache.org/docs/2.1.1/api/python/pyspark.ml.html...
参数: src/spark_jobs.py定义的作业功能名称 生成的簇数 数据文件的文件路径(可以是项目中的绝对路径或本地路径) 这些作业可以占用多个文件。 这些应仅附加到命令中。 例如: python src/index.py user__reputation__to__upvotes_cast 3 tests/fixtures/users.xml 新增工作 所有作业均从src/s点...
KMeans对初始中心点的选择非常敏感,可能收敛到局部最优值,而二分法KMeans无此影响。两者都不适用非球形簇。当K值较大时,Bisecting KMeans不太适合,它可能导致分裂在各自的子群进行 其他聚类 Gaussian mixture/Power iteration clustering (PIC)/Latent Dirichlet allocation (LDA)/Streaming k-means frompyspark.ml.clus...
步骤1:确定K值,并随机选取k个样本作为初始的个聚类中心。 步骤2:对于每个样本,根据公式(3)分别计算其与k个聚类中心之间的距离,将样本分配到与其相异性最小的聚类中。 步骤3:当样本分配到某个类中后,按照聚类中心更新算法对其聚类中心进行更新。 步骤4:重复步骤 2 和步骤 3 直到聚类中心不再发生改变,并使得∑d...