# Spark 二分K均值算法介绍
在大数据处理中，K均值（K-means）算法是一种常见的聚类算法，它可以将数据点划分为K个簇，每个簇内的数据点都与该簇的中心点最接近。在Spark中，我们可以使用二分K均值算法对大规模数据集进行聚类操作。本文将介绍Spark中的二分K均值算法的原理及实现，并结合代码示例进行说明。
## 二分K均值算法原理
二分K均值算法是K均值算法的改进版本，它通过反复迭
原创
2024-03-06 04:15:08
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多选题数据的录入主要有两种方式：二分法0 代表选中，1 代表未选中多重分类法事先定义录入的数值，比如1,2,3,4,5分别代表A,B,C,D,E ,并且根据多选题限选的项数确定应录入的变量个数。在SPSS 中多选题也被称为多重响应集，意味使用多个变量记录答案，其中每个个案都可以给出多个答案。步骤：【分析】——【定义多重响应集】： 选择“Q5”题的全部选项（Q5-Q1 到 Q5-17），移至右侧的【
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2023-08-22 12:42:51
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Bisecting k-means（二分K均值算法） 二分k均值（bisecting k-means）是一种层次聚类方法，算法的主要思想是：首先将所有点作为一个簇，然后将该簇一分为二。之后选择能最大程度降低聚类代价函数（也就是误差平方和）的簇划分为两个簇。以此进行下去，直到簇的数目等于用户给定的数目K为止。 &
原创
2023-06-01 14:21:41
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k-均值聚类是一种表示学习算法。k-均值聚类算法将训练集分成k个靠近彼此不同样本聚类。因此我们可以认为该算法提供了k维的one-hot编码向量h以表示输入x。当x属于聚类i时，有，的其他项为零。k-均值聚类提供的one-hot编码也是一种稀疏表示，因为每个输入表示中大部分元素为零。之后，我们会介绍能够学习更灵活的稀疏表示的一些其他算法(表示中每个输入x不止一个非零项)。one-hot编码是稀疏...
原创
2021-08-13 09:46:33
513阅读
动态聚类方法是模式识别中一种普遍采用的方法，它具有以下3个要点： 1：选定某种距离度量作为样本间的相似性度量 2：确定某个评价聚类结果质量的准则函数 3：给定某个初始分类，然后用迭代算法找出使准则函数取极值的最好的聚类结果K-MEANS算法:输入：聚类个数k，以及包含 n个数据对象的数据库。输出：满足方差最小标准的k个聚类。处理流程： （1
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2021-12-22 13:56:54
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动态聚类方法是模式识别中一种普遍采用的方法，它具有以下3个要点： 1：选定某种距离度量作为样本间的相似性度量 2：确定某个评价聚类结果质量的准则函数 3：给定某个初始分类，然后用迭代算法找出使准则函数取极值的最好的聚类结果 K-MEANS算法: 输入：聚类个数k，以及包含 n个数据对
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2022-04-11 14:08:12
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Kernel K-means是一种扩展版本的K-means算法，它，在这个高维空间中执行聚类。这种映射允许线性不可分的数据在高维空间中变得线性可分，从而提高聚类的效果。Kernel K-means的核心在于它不需要显式地知道映射后的数据点，而是利用核函数来计算。
原创
2024-07-15 15:52:48
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描述在上一回里我们知道Nettle在玩《艦これ》，Nettle的镇守府有很多船位，但船位再多也是有限的。Nettle通过捞船又出了一艘稀有的船
原创
2022-08-10 10:47:30
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It is very hard to wash and especially to dry clothes in winter. But Jane is a very smart girl. She is not afraid of this boring process. Jane has decided to use a radiator to make drying faster. But ...
原创
2021-07-09 14:52:43
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第K小数问题描述： 有两个正整数数列，元素个数分别为N和M。从两个数列中分别任
原创
2022-09-09 10:32:08
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//写个简单的先练习一下,测试通过//k-均值聚类算法C语言版 #include #include #include
原创
2022-01-13 15:06:41
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题目：http://poj.org/problem?id=3111题意：给定n个物品，每个物品有价值和重量，现在从其m(v[i]) / sum(w[i]) >
原创
2016-11-23 21:42:15
23阅读
二 k-近邻算法实战之约会网站配对效果判定 上一小结学习了简单的k-近邻算法的实现方法，但是这并不是完整的k-近邻算法流程，k-近邻算法的一般流程：收集数据：可以使用爬虫进行数据的收集，也可以使用第三方提供的免费或收费的数据。一般来讲，数据放在txt文本文件中，按照一定的格式进行存储，便于解析及处理。 准备数据：使用Python解析、预处理数据。 分析数据：可以使用很多方法对数据进行分析，例如使用
原创
2021-05-07 17:11:30
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#1133 : 二分·二分查找之k小数时间限制:10000ms单点时限:1000ms内存限制:256MB描述在
原创
2022-08-05 10:41:08
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二 k-近邻算法实战之约会网站配对效果判定 上一小结学习了简单的k-近邻算法的实现方法，但是这并不是完整的k-近邻算法流程，k-近邻算法的一般流程：收集数据：可以使用爬虫进行数据的收集，也可以使用第三方提供的免费或收费的数据。一般来讲，数据放在txt文本文件中，按照一定的格式进行存储，便于解析及处理。 准备数据：使用Python解析、预处理数据。 分析数据：可以使用很多方法对数据进行分析，例如
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2022-03-20 16:13:09
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1105 第K大的数1.0 秒 131,072.0 KB 20 分 3级题数组A和数组B，里面都
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2023-02-08 09:21:23
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K BestTime Limit: 8000MSMemory Limit: 65536KTotal Submissions: 7623Accepted: 1970Case Time Limit: 2000MSSpecial
原创
2023-07-11 16:35:07
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//二分答案是最容易写挂的1.while(l<r) 一定是< 且在l==r时退出循环2.如下pd(mid)的mid可以作为答案时,l=mid或r=mid 不能作为答案干脆在+1/-1,因为r/l已经不可能是答案了3.如果答案要求尽量小,为第一种,尽量大,为第二种//单调递增序列a中查找>=x的数中最小的一个（即x或x的后继） while(l<r){ int mid=(l
原创
2022-07-05 10:16:21
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K-均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分为 K 个不同的类别，每个类别由其内部的数据点表示。该算法通过将每
原创
2024-04-03 13:18:30
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一：实验目的 通过编程，实现将一幅彩色图像分割为若干个同质区域，即采用K-Means
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2022-11-29 17:55:36
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