使用 pyspark 进行 Clustering 的简单例子 -- KMeans

K-means算法适合于简单的聚类问题,但可能不适用于复杂的聚类问题。此外,在使用K-means算法之前,需要对数据进行预处理和缩放,以避免偏差。

K-means是一种聚类算法,它将数据点分为不同的簇或组。Pyspark实现的K-means算法基本遵循以下步骤:

  1. 随机选择K个点作为初始质心。
  2. 根据每个点到质心的距离,将每个点分配到最近的簇中。
  3. 重新计算每个簇的质心。
  4. 重复步骤2和3,直到质心不再变化或达到预设的最大迭代次数。

原理简介:
K-Means算法通过迭代寻找数据集中的k个簇,每个簇内的数据点尽可能相似(即,簇内距离最小),不同簇之间的数据点尽可能不同(即,簇间距离最大)。算法首先随机选择k个数据点作为初始的聚类中心(也称为质心),然后对数据集中的每个数据点,根据其与聚类中心的距离将其分配到最近的簇中。接着,算法重新计算每个簇的质心为该簇所有数据点的均值。重复以上步骤,直到满足收敛条件(例如,质心的移动距离小于某个阈值)或达到最大迭代次数。

优缺点介绍:
K-Means算法的优点包括:

  1. 原理简单,实现容易,收敛速度快。
  2. 对于处理大数据集,K-Means算法具有较高的效率。
  3. 当结果是密集的时,其聚类效果较好。

然而,K-Means算法也存在一些缺点:

  1. k值的选择对聚类结果影响较大,需要仔细选择。
  2. 对初值敏感,不同的初始质心选择可能会导致不同的聚类结果。
  3. 对噪声和异

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