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这篇文章给大家介绍KMeans算法原理及Spark实现是怎样的，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。
K-Means算法是无监督的聚类算法，它实现起来比较简单，聚类效果也不错，因此应用很广泛，
K-means算法，也称为K-平均或者K-均值，一般作为掌握聚类算法的第一个算法。
这里的K为常数，需事先设定，通俗地说该算法是将没有标注的 M 个样本通过迭代的方式聚集成K个簇。
在对样本进行聚集的过程往往是以样本之间的距离作为指标来划分。
核心：K-means聚类算法是一种迭代求解的聚类分析算法，其步骤是随机选取K个对象作为初始的聚类中心，然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本，聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。这个过程将不断重复直到满足某个终止条件。终止条件可以是没有（或最小数目）对象被重新分配给不同的聚类，没有（或最小数目）聚类中心再发生变化，误差平方和局部最小
退出循环的条件：
1.指定循环次数
2.所有的中心点几乎不再移动（即中心点移动的距离总和小于我们给定的一个常熟，比如0.00001）
K值的选择： k 值对最终结果的影响至关重要，而它却必须要预先给定。给定合适的 k 值，需要先验知识，凭空估计很困难，或者可能导致效果很差。
异常点的存在：K-means算法在迭代的过程中使用所有点的均值作为新的质点(中心点)，如果簇中存在异常点，将导致均值偏差比较严重。 比如一个簇中有2、4、6、8、100五个数据，那么新的质点为24，显然这个质点离绝大多数点都比较远；在当前情况下，使用中位数6可能比使用均值的想法更好，使用中位数的聚类方式叫做K-Mediods聚类(K中值聚类)
初值敏感：K-means算法是初值敏感的，选择不同的初始值可能导致不同的簇划分规则。为了避免这种敏感性导致的最终结果异常性，可以采用初始化多套初始节点构造不同的分类规则，然后选择最优的构造规则。针对这点后面因此衍生了：二分K-Means算法、K-Means++算法、K-Means||算法、Canopy算法等
实现简单、移动、伸缩性良好等优点使得它成为聚类中最常用的算法之一。
链接：https://pan.baidu.com/s/1FmFxSrPIynO3udernLU0yQ提取码：hell 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦
鸢尾花数据集，数据集包含3类共150调数据，每类含50个数据，每条记录含4个特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度
过这4个 特征，将花聚类，假设将K取值为3，看看与实际结果的差别
没有使用mlb库，而是使用scala原生实现
package com.hoult.work
import org.apache.commons.lang3.math.NumberUtils
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import scala.collection.mutable.ListBuffer
import scala.math.{pow, sqrt}
import scala.util.Random
object KmeansDemo {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val spark = SparkSession
.builder()
.master("local[*]")
.appName(this.getClass.getCanonicalName)
.getOrCreate()
val sc = spark.sparkContext
val dataset = spark.read.textFile("data/lris.csv")
.rdd.map(_.split(",").filter(NumberUtils.isNumber _).map(_.toDouble))
.filter(!_.isEmpty).map(_.toSeq)
val res: RDD[(Seq[Double], Int)] = train(dataset, 3)
res.sample(false, 0.1, 1234L)
.map(tp => (tp._1.mkString(","), tp._2))
.foreach(println)
}
// 定义一个方法 传入的参数是 数据集、K、最大迭代次数、代价函数变化阈值
// 其中 最大迭代次数和代价函数变化阈值是设定了默认值，可以根据需要做相应更改
def train(data: RDD[Seq[Double]], k: Int, maxIter: Int = 40, tol: Double = 1e-4) = {
val sc: SparkContext = data.sparkContext
var i = 0 // 迭代次数
var cost = 0D //初始的代价函数
var convergence = false //判断收敛，即代价函数变化小于阈值tol
// step1 :随机选取 k个初始聚类中心
var initk: Array[(Seq[Double], Int)] = data.takeSample(false, k, Random.nextLong()).zip(Range(0, k))
var res: RDD[(Seq[Double], Int)] = null
while (i < maxIter && !convergence) {
val bcCenters = sc.broadcast(initk)
val centers: Array[(Seq[Double], Int)] = bcCenters.value
val clustered: RDD[(Int, (Double, Seq[Double], Int))] = data.mapPartitions(points => {
val listBuffer = new ListBuffer[(Int, (Double, Seq[Double], Int))]()
// 计算每个样本点到各个聚类中心的距离
points.foreach { point =>
// 计算聚类id以及最小距离平方和、样本点、1
val cost: (Int, (Double, Seq[Double], Int)) = centers.map(ct => {
ct._2 -> (getDistance(ct._1.toArray, point.toArray), point, 1)
}).minBy(_._2._1) // 将该样本归属到最近的聚类中心
listBuffer.append(cost)
}
listBuffer.toIterator
})
//
val mpartition: Array[(Int, (Double, Seq[Double]))] = clustered
.reduceByKey((a, b) => {
val cost = a._1 + b._1 //代价函数
val count = a._3 + b._3 // 每个类的样本数累加
val newCenters = a._2.zip(b._2).map(tp => tp._1 + tp._2) // 新的聚类中心点集
(cost, newCenters, count)
})
.map {
case (clusterId, (costs, point, count)) =>
clusterId -> (costs, point.map(_ / count)) // 新的聚类中心
}
.collect()
val newCost = mpartition.map(_._2._1).sum // 代价函数
convergence = math.abs(newCost - cost) <= tol // 判断收敛，即代价函数变化是否小于小于阈值tol
// 变换新的代价函数
cost = newCost
// 变换初始聚类中心
initk = mpartition.map(tp => (tp._2._2, tp._1))
// 聚类结果 返回样本点以及所属类的id
res = clustered.map(tp=>(tp._2._2,tp._1))
i += 1
}
// 返回聚类结果
res
}
def getDistance(x:Array[Double],y:Array[Double]):Double={
sqrt(x.zip(y).map(z=>pow(z._1-z._2,2)).sum)
}
}完整代码：https://github.com/hulichao/bigdata-spark/blob/master/src/main/scala/com/hoult/work/KmeansDemo.scala
结果截图： 
关于KMeans算法原理及Spark实现是怎样的就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。
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