Spark MLlib模型训练—聚类算法 K-means

Spark MLlib模型训练—聚类算法 K-means

K-means 是一种经典的聚类算法，广泛应用于数据挖掘、图像处理、推荐系统等领域。它通过将数据划分为 ( k ) 个簇（clusters），使得同一簇内的数据点尽可能相似，而不同簇之间的数据点差异尽可能大。Apache Spark 提供了 K-means 聚类算法的高效实现，支持大规模数据的分布式计算。本文将详细介绍 K-means 聚类算法的原理，并结合 Spark 的实现，提供完整的代码示例和结果分析。

K-means 算法原理

算法概述

K-means 聚类算法的核心思想是最小化簇内数据点到簇中心的平方距离和。算法的主要步骤如下：

1. 初始化：随机选择 ( k ) 个数据点作为初始簇中心。
2. 分配数据点：将每个数据点分配到与其距离最近的簇中心所在的簇。
3. 更新簇中心：重新计算每个簇的中心，即所有属于该簇的数据点的均值。
4. 重复步骤 2 和 3，直到簇中心不再发生变化或达到最大迭代次数。

算法收敛性

K-means 算法在每次