《Hadoop与大数据挖掘》一2.5 K-Means算法原理及Hadoop MapReduce实现

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《Hadoop与大数据挖掘》一2.5 K-Means算法原理及Hadoop MapReduce实现

华章计算机 2017-06-26 10:17:00 浏览2437
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本节书摘来华章计算机《Hadoop与大数据挖掘》一书中的第2章 ,第2.5节,张良均 樊 哲 位文超 刘名军 许国杰 周 龙 焦正升 著 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。

2.5 K-Means算法原理及Hadoop MapReduce实现

2.5.1 K-Means算法原理
K-Means算法是硬聚类算法,是典型的基于原型的目标函数聚类方法的代表。它是将数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数,利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则(如图2-45所示)。K-Means算法以欧氏距离作为相似度测度,求对应某一初始聚类中心向量V最优分类,使得评价指标最小。算法采用误差平方和准则函数作为聚类准则函数。


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具体的算法步骤如下:
1)随机在图中取K(这里K=2)个种子点。
2)然后对图中的所有点求到这K个种子点的距离,假如点P

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