Spark 機器學習-實例演示- K-Means《二》

1.K-Means簡介 K-Means 是聚類的一個算法，是一個無監督學習，目標是將一部分實體根據某種意義上的相似度  和另一部分實體聚在一起。聚類通常被用於探索性的分析。  K-Means將n個觀察實例分類到k個聚類中，以使得每個觀察實例  距離它所在的聚類的中心點比其他的聚類中心點的距離更近。所  以它是一種基於距離的迭代式算法。  算法： 1 選擇 K 個點作爲初始中心  2 將每個點指派到

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