一、KMeans聚类算法原理

KMeans算法的基本思想是物以类聚，人以群分。做法比较简单，初始化随机给定的 K 个簇中心，按照最邻近原则把样本分到各个簇中，然后计算每个簇的质心作为新的簇中心点，一直迭代，达到稳定的分类效果。

这里只需要计算每一个点，到每个聚类中心的距离，把这个点划分到最小距离的那个簇类中，很容易就完成了第一轮计算；然后，计算每个簇类所有点的坐标平均值，作为新的中心点。好，这就是完整的一轮，剩下的就是迭代计算了~

看了原理，就感觉KMeans真的很简单啊。从图中可以看到，这个 K 的取值，真的很灵性啊，如果没有选好，那么分类的效果就不准确了。比如分成2类，那么中间的黄色节点和蓝色节，可能一半划分到左边，一半划分到右边，所以，这种AI算法调参也是一个谜啊~

ailx10

网络安全优秀回答者

网络安全硕士

二、KMeans聚类算法实战下载地址：github机器学习数据集里面就6行，我扩充一下

数据分成2类，前三个是一类，后三个是一类~

import org.apache.log4j.{Level, Logger}import org.apache.spark.SparkContext._import org.apache.spark.SparkContextimport org.apache.spark.SparkConfimport org.apache.spark.mllib.classification.{LogisticRegressionWithLBFGS, NaiveBayes, NaiveBayesModel, SVMWithSGD}import org.apache.spark.mllib.clustering.KMeansimport org.apache.spark.mllib.evaluation.MulticlassMetricsimport org.apache.spark.mllib.util.{KMeansDataGenerator, LinearDataGenerator, LogisticRegressionDataGenerator, MLUtils}import org.apache.spark.mllib.regression.{LabeledPoint, LinearRegressionWithSGD}import org.apache.spark.mllib.tree.DecisionTree//向量import org.apache.spark.mllib.linalg.Vector//向量集import org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors//稀疏向量import org.apache.spark.mllib.linalg.SparseVector//稠密向量import org.apache.spark.mllib.linalg.DenseVector//实例import org.apache.spark.mllib.stat.{MultivariateStatisticalSummary, Statistics}//矩阵import org.apache.spark.mllib.linalg.{Matrix, Matrices}//索引矩阵import org.apache.spark.mllib.linalg.distributed.RowMatrix//RDDimport org.apache.spark.rdd.RDDobject WordCount {  def main(args: Array[String]) {    // 构建Spark 对象    Logger.getLogger("org.apache.spark").setLevel(Level.ERROR)    val conf = new SparkConf().setAppName("HACK-AILX10").setMaster("local")    val sc = new SparkContext(conf)    // 读取样本数据    val datapath = "C:\\study\\spark\\kmeans_data.txt"    val data = sc.textFile(datapath)    val parsedData = data.map(s=>Vectors.dense(s.split(" ").map(_.toDouble))).cache()    //KMeans，并设置训练参数    val model = new KMeans()      .setInitializationMode("k-means||")      .setK(2)      .setMaxIterations(20)      .run(parsedData)    //对样本进行测试//    model.clusterCenters.foreach(println(_))    model.predict(parsedData).collect().foreach(println(_))    //计算测试误差    val wssse = model.computeCost(parsedData)    println("平均误差："+wssse)    // 模型保存    val modelpath = "C:\\study\\spark\\kmeans"    model.save(sc,modelpath)    println("模型保存 ok")  }}

本篇完