Eğer</p> <p><a href="https://github.com/apache/spark/blob/master/data/mllib/kmeans_data.txt" rel="nofollow">https://github.com/apache/spark/blob/master/data/mllib/kmeans_data.txt</a></p> <p>buldukça Spark MLlib kmeans kullanarak verilerden kümeleri

Question

benim verilerin özelliklerinden benim küme merkezleri oluşturmuş

Bu Spark kmeans kullanılarak yapıldı 'Kmeans.data.txt' demek Tahmin MLib.

clusters.clusterCenters.foreach(println) 

Bu verilerden türetilen kümelerin nasıl tahmin edileceği hakkında bir fikriniz var mı?

Answer 1

alıntı Scala Spark

import org.apache.spark.mllib.clustering.KMeans 
import org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors 

// Load and parse the data 
val data = sc.textFile("data/mllib/kmeans_data.txt") 
val parsedData = data.map(s => Vectors.dense(s.split(' ').map(_.toDouble))) 

// Cluster the data into two classes using KMeans 
val numClusters = 2 
val numIterations = 20 
val clusters = KMeans.train(parsedData, numClusters, numIterations) 

// here is what I added to predict data points that are within the clusters 
clusters.predict(parsedData).foreach(println) 

Answer 2

Size KmeansModel's documentation okursanız, bunun iki inşaatçı, bunlardan biri olduğunu fark edecektir, oldukça basit:

yeni KMeansModel (clusterCenters: Array [Vektör]) Dolayısıyla

KMeans 'sentroidleri olan bir nesneyi başlatabilirsiniz. Aşağıda bir örnek gösteriyorum. KMean MLlib kümeleme kodundan

import org.apache.spark.mllib.clustering.KMeansModel 
import org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors 

val rdd = sc.parallelize(List(
    Vectors.dense(Array(-0.1, 0.0, 0.0)), 
    Vectors.dense(Array(9.0, 9.0, 9.0)), 
    Vectors.dense(Array(3.0, 2.0, 1.0)))) 

val centroids = Array(
    Vectors.dense(Array(0.0, 0.0, 0.0)), 
    Vectors.dense(Array(0.1, 0.1, 0.1)), 
    Vectors.dense(Array(0.2, 0.2, 0.2)), 
    Vectors.dense(Array(9.0, 9.0, 9.0)), 
    Vectors.dense(Array(9.1, 9.1, 9.1)), 
    Vectors.dense(Array(9.2, 9.2, 9.2))) 

val model = new KMeansModel(clusterCenters=centroids) 

model.predict(rdd).take(10) 

// res13: Array[Int] = Array(0, 3, 2)