K-Means算法是一种基于距离的聚类算法，采用迭代的方法，计算出K个聚类中心，把若干个点聚成K类。
MLlib实现K-Means算法的原理是，运行多个K-Means算法，每个称为run，返回最好的那个聚类的类簇中心。初始的类簇中心，可以是随机的，也可以是KMean||得来的，迭代达到一定的次数，或者所有run都收敛时，算法就结束。
用Spark实现K-Means算法，首先修改pom文件，引入机器学习MLlib包：
<dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-mllib_2.10</artifactId> <version>1.6.0</version> </dependency>
代码：
import org.apache.log4j.{Level,Logger}
import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf}
import org.apache.spark.mllib.clustering.KMeans
import org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors
object Kmeans {
def main(args:Array[String]) = {
// 屏蔽日志
Logger.getLogger("org.apache.spark").setLevel(Level.WARN)
Logger.getLogger("org.apache.jetty.server").setLevel(Level.OFF)
// 设置运行环境
val conf = new SparkConf().setAppName("K-Means").setMaster("spark://master:7077")
.setJars(Seq("E:\\Intellij\\Projects\\SimpleGraphX\\SimpleGraphX.jar"))
val sc = new SparkContext(conf)
// 装载数据集
val data = sc.textFile("hdfs://master:9000/kmeans_data.txt", 1)
val parsedData = data.map(s => Vectors.dense(s.split(" ").map(_.toDouble)))
// 将数据集聚类,2个类,20次迭代,形成数据模型
val numClusters = 2
val numIterations = 20
val model = KMeans.train(parsedData, numClusters, numIterations)
// 数据模型的中心点
println("Cluster centres:")
for(c <- model.clusterCenters) {
println(" " + c.toString)
}
// 使用误差平方之和来评估数据模型
val cost = model.computeCost(parsedData)
println("Within Set Sum of Squared Errors = " + cost)
// 使用模型测试单点数据
println("Vectors 7.3 1.5 10.9 is belong to cluster:" + model.predict(Vectors.dense("7.3 1.5 10.9".split(" ")
.map(_.toDouble))))
println("Vectors 4.2 11.2 2.7 is belong to cluster:" + model.predict(Vectors.dense("4.2 11.2 2.7".split(" ")
.map(_.toDouble))))
println("Vectors 18.0 4.5 3.8 is belong to cluster:" + model.predict(Vectors.dense("1.0 14.5 73.8".split(" ")
.map(_.toDouble))))
// 返回数据集和结果
val result = data.map {
line =>
val linevectore = Vectors.dense(line.split(" ").map(_.toDouble))
val prediction = model.predict(linevectore)
line + " " + prediction
}.collect.foreach(println)
sc.stop
}
}
使用textFile()方法装载数据集，获得RDD，再使用KMeans.train()方法根据RDD、K值和迭代次数得到一个KMeans模型。得到KMeans模型以后，可以判断一组数据属于哪一个类。具体方法是用Vectors.dense()方法生成一个Vector，然后用KMeans.predict()方法就可以返回属于哪一个类。
运行结果：
Cluster centres: [6.062499999999999,6.7124999999999995,11.5] [3.5,12.2,60.0] Within Set Sum of Squared Errors = 943.2074999999998 Vectors 7.3 1.5 10.9 is belong to cluster:0 Vectors 4.2 11.2 2.7 is belong to cluster:0 Vectors 18.0 4.5 3.8 is belong to cluster:1 0.0 0.0 5.0 0 0.1 10.1 0.1 0 1.2 5.2 13.5 0 9.5 9.0 9.0 0 9.1 9.1 9.1 0 19.2 9.4 29.2 0 5.8 3.0 18.0 0 3.5 12.2 60.0 1 3.6 7.9 8.1 0
总结
本文关于Spark实现K-Means算法代码示例的全部内容就到这里，希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站：浅谈七种常见的Hadoop和Spark项目案例、Spark的广播变量和累加器使用方法代码示例、Spark入门简介等，如有不足之处，欢迎留言指出，小编会及时回复大家并更正，希望朋友们对本站多多支持！
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