十一。k-均值聚类
这个需要MR迭代多次。
开始时，会选择K个点作为簇中心，这些点成为簇质心。可以选择很多方法啦初始化质心，其中一种方法是从n个点的样本中随机选择K个点。一旦选择了K个初始的簇质心，下面可以计算输入集合中各个点到这个k个中心点的距离，然后将各个点分配到与他距离最近的簇中心。所有对象都分配之后，在重新计算k个质心的位置。反复迭代，知道簇质心不变（或者变化非常小。）
算法代码：
MR的实现步骤：
Spark由ML库，可以直接调用方法：
十二。 KNN
spark的大致步骤：
1.导入所需的类和接口
2.处理输入参数
3.创建一个Spark上下文对象。
4.广播共享对象
5.未查询和训练数据集创建RDD
6.计算（R,S）的笛卡儿积
7.找出R中的r与S中的s之家的距离distance(r,s)
8.按R中的r对距离分组
9.找出k个近邻并对r分类。
数据算法 --hadoop/spark数据处理技巧 --（11.K-均值聚类 12. k-近邻）
原文：https://www.cnblogs.com/dhName/p/11387564.html