和之前講的兩個演算法不一樣
非監督型型別
檢測所有資料的中心來，為源來聚合。但沒有乙個結果，結果不固定
package com.mllib
import org.apache.spark.mllib.clustering.kmeans
import org.apache.spark.mllib.linalg.vectors
import org.apache.spark.sql.sparksession
/***
* 共享單車記錄資料
*/object clusteringdemo
)//劃分訓練集和測試集
val array(trandata,testdata) = addressfeature.randomsplit(array(0.8,0.2))
//獲取模型
val kmean = new kmeans()
.setk(10)//分成10堆
.setmaxiterations(40)//設定最大迭代次數
.setepsilon(1.0e-6)//每個元素的最大距離
//開始訓練
val model = kmean.run(trandata)
//開始使用
val result = testdata.map(
line =>
)result.take(10).foreach(println)
//檢測測模型 wcss 簇內方差和 最小越好
println(model.computecost(testdata))
}}
機器學習 聚類 密度聚類演算法
一，介紹 密度聚類演算法有多種，我們這裡主要介紹一種著名的密度聚類演算法 dbscan。首先，我們通過下圖了解幾個概念 1 鄰域，與中心x距離不超過 距離，如上圖紅色虛線圈 2 核心物件，確定聚類的初始點，如上圖的x1 3 密度直達，在聚類核心物件鄰域內的點，如上圖x2由x1密度直達 4 密度可達，...
機器學習 聚類演算法
k means演算法 聚類概念 無監督問題 我們手裡沒有標籤了 難點 如何評估，如何調參 聚類 相似的東西分到一組 k means演算法 基本概念 要得到簇的個數，需要指定k值 距離的度量 常用歐幾里得距離和余弦相似度 先標準化 優化目標 質心 均值，即向量各維取平均即可 k means演算法 工作...
機器學習 聚類演算法
在無監督學習中，我們的訓練集可以寫成只有x 1 x x 1 x 2 x x 2 一直到x m x x m 我們沒有任何標籤 yyy。我們希望有一種演算法能夠自動的把這些資料分成有緊密關係的子集或是簇。演算法步驟綜述 k 均值是乙個迭代演算法，假設我們想要將資料聚類成n個組，其方法為 首先選擇k個隨機...