SparkK Means

K-Means是被应用的最广泛的基于划分的聚类算法,是一种硬聚类算法,属于典型的局域原型的目标函数聚类的代表。算法首先随机选择k个对象,每个对象初始地代表一个簇的平均值或者中心。对于剩余的每个对象,根据其到各个簇中心的距离,把他们分给距离最小的簇中心,然后重新计算每个簇平均值。重复这个过程,直到聚类准则则函数收敛。准则函数一般采用两种方式:第一种是全局误差函数,第二种是前后两次中心误差变化。与分类不同,分类是监督学习,要求分类前明确各个类别,并断言每个元素映射到一个类别,而聚类是观察式学习,在聚类前可以不知道类别甚至不给定类别数量,是无监督学习的一种。目前聚类广泛应用于统计学、生物学、数据库技