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實例1:KMeans(含源碼分析)
時間 2021-01-18
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算法: 1. 選擇k個簇中心,作爲聚類中心 。 2. 計算每個樣本點到聚類中心的距離,將每個樣品點分配到最近的聚類中心,形成k個簇。 3. 計算每個簇的平均值,並將這個平均值作爲新的聚類中心。 4. 反覆執行2、3步驟,直到舊質心和新質心的差異小於閾值或迭代次數達到要求爲止。 實例: 在IDEA運行,如果是spark-shell命令行窗口, 可使用:paste進入粘貼模式,注意spark-sh
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