Hadoop 中实现 K-Means 算法的测试和编程

K-Means 算法是一种常用的聚类算法，用于将数据集划分为 K 个不同的簇。在本文中，我们将详细介绍如何使用 Hadoop 框架来实现和测试 K-Means 算法。我们将提供相应的源代码示例来帮助您理解这个过程。

首先，我们需要设置 Hadoop 环境并确保您已经安装了 Hadoop。接下来，我们将按照以下步骤进行编程和测试。

步骤 1: 数据准备
在执行 K-Means 算法之前，我们需要准备输入数据。可以将数据集存储在 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）中，确保其在所有节点上可访问。数据集的格式应该是适合 K-Means 算法的格式，每行代表一个数据点，每个数据点由多个特征组成。

步骤 2: Mapper 函数
Mapper 函数负责将输入数据集划分为不同的簇。在 Hadoop 中，Mapper 函数的输入是数据集中的每个数据点。下面是一个示例的 Mapper 函数实现：

import org.apache.hadoop.i