Apache Spark算法开发指导-K-means

K-means 是一种广泛使用的无监督学习聚类算法,其核心目标是将数据集划分为 K 个簇,使得每个簇内的数据点尽可能相似,而不同簇之间的差异尽可能大。该算法通过迭代优化簇的中心(质心),最小化数据点与其所属簇质心之间的距离平方和,从而实现紧凑且分离度高的聚类效果。

Java代码示例:

标准测试数据集合sample_kmeans_data的数据样本,其中,第一列是记录序号,其他列是特征数据(特征值对应的索引号:特征值):

运行Java代码:


相关推荐
智者知已应修善业15 分钟前
【51单片机按键调节占空比3位数码管显示】2023-8-24
c++·经验分享·笔记·算法·51单片机
.5481 小时前
## Sorting(排序算法)
python·算法·排序算法
wuweijianlove1 小时前
算法的平均复杂度建模与性能回归分析的技术7
算法·数据挖掘·回归
子琦啊1 小时前
【算法复习】字符串 | 两个底层直觉,吃透高频题
linux·运维·算法
code_pgf3 小时前
Octo 算法详解-开源通用机器人策略模型技术报告
算法·机器人·开源
嘻嘻哈哈樱桃3 小时前
牛客经典101题题解集--动态规划
java·数据结构·python·算法·职场和发展·动态规划
脱氧核糖核酸__3 小时前
LeetCode热题100——234.回文链表(两种解法)
c++·算法·leetcode·链表
IronMurphy3 小时前
【算法四十二】118. 杨辉三角 198. 打家劫舍
算法
电科一班林耿超3 小时前
第 16 课:动态规划专题(二)—— 子序列与子数组问题:面试最高频的 DP 题型
数据结构·算法·动态规划
生信研究猿4 小时前
leetcode 416. 分割等和子集
算法·leetcode·职场和发展