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在python / pyspark中获取k-means质心和异常值

在Python / PySpark中获取K-means质心和异常值的方法如下:

  1. 导入所需的库和模块:
代码语言:txt
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from pyspark.ml.clustering import KMeans
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
from pyspark.sql import SparkSession
  1. 创建SparkSession:
代码语言:txt
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spark = SparkSession.builder.appName("KMeansExample").getOrCreate()
  1. 加载数据集并进行特征向量化:
代码语言:txt
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data = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("data.csv")
assembler = VectorAssembler(inputCols=data.columns, outputCol="features")
data = assembler.transform(data)
  1. 训练K-means模型:
代码语言:txt
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kmeans = KMeans(k=3, seed=1)
model = kmeans.fit(data)

这里的k=3表示将数据集分为3个簇,你可以根据实际需求进行调整。

  1. 获取质心:
代码语言:txt
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centers = model.clusterCenters()

centers是一个包含质心坐标的数组。

  1. 获取异常值:
代码语言:txt
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predictions = model.transform(data)
outliers = predictions.filter(predictions["prediction"] == -1)

这里将预测结果中预测值为-1的数据视为异常值。

  1. 打印质心和异常值:
代码语言:txt
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print("K-means质心:")
for center in centers:
    print(center)

print("异常值:")
outliers.show()

以上代码将打印出K-means的质心坐标和异常值。

请注意,这只是一个示例代码,实际应用中需要根据数据集的特点和需求进行适当的调整。

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