基于Spark的K-means算法实现流程
2017-04-17 23:25:23 0 举报
基于Spark的K-means算法实现流程如下：首先，初始化K个中心点；然后，将数据划分为K个簇，每个数据点分配到最近的中心点所在的簇；接着，计算每个簇内数据点的均值，更新中心点位置；重复上述步骤，直到中心点不再发生变化或达到最大迭代次数。最后，返回K个簇及其对应的中心点。
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大纲/内容
No
开始
Reduce全局聚类并更新聚类中心
结束
输出聚类结果
将数据对象Map到最相似的类簇中心
读取数据集并创建RDD
聚类是否收敛？
Yes
数据对象向量化并Cache入缓存
随机选取K个初始聚类中心
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