kmeans
K均值（K-means）算法
).setSeed(1L)
val model=kmeans.fit(dataset)
//Make predictions
val predictions=model.transform(dataset)
// Evaluate clustering by computing Silhouette score
val evaluator = new ClusteringEvaluator()
val silhouette = evaluator.evaluate(predictions)
println(s"Silhouette with squared euclidean distance = $silhouette")
// Shows the result.
println("Cluster Centers: ")
model.clusterCenters.foreach(println)
spark.stop()
}
}
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