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Spark实现K-Means算法代码示例

2019年04月18日  | 移动技术网网络运营  | 我要评论

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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