spark mlilib 聚类混合高斯

为什么80%的码农都做不了架构师？>>>

运行代码如下

package spark.clusteringimport 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

结果如下

转载于:https://my.oschina.net/sunmin/blog/722845

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