sparkmlilib中高斯混合聚类的示例分析
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运行代码如下
package spark.clustering import org.apache.spark.mllib.clustering.{GaussianMixture, KMeans} import org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /** * 高斯混合聚类 * 高斯分布:当一个数据向量在一个高斯分布的模型计算与之以内,则认为它与高斯分布相匹配,属于此模型的聚类. * 混合高斯分布:任何样本的聚类都可以使用多个单高斯分布模型来表示. * * Created by eric on 16-7-21. */ object GMG { val conf = new SparkConf() //创建环境变量 .setMaster("local") //设置本地化处理 .setAppName("gaussian") //设定名称 val sc = new SparkContext(conf) def main(args: Array[String]) { val data = sc.textFile("./src/main/spark/clustering/gmg.txt") val parsedData = data.map(s => Vectors.dense(s.trim().split(' ').map(_.toDouble))) .cache() val model = new GaussianMixture().setK(2).run(parsedData) // 设置训练模型的分类数 for (i <- 0 until model.k) { println("weight=%f\nmu=%s\nsigma=\n%s\n" format //逐个打印单个模型 (model.weights(i), model.gaussians(i).mu, model.gaussians(i).sigma)) //打印结果 } } }
gmg.txt
1 2 1 2 1 2 2 3 1 4 1 2 2 3 3 2 3 4 3 1 1 1 4 1
结果如下
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