18、基于Spark构建聚类模型

基于Spark构建聚类模型

在数据分析和机器学习领域，聚类是一种重要的无监督学习方法，它可以帮助我们发现数据中的潜在结构和模式。本文将详细介绍如何使用Spark的MLlib库构建聚类模型，特别是K-means算法，并对其进行评估和参数调优。

1. 训练推荐模型

为了获取用户和电影的因子向量，我们需要先训练一个推荐模型。具体步骤如下：

import org.apache.spark.mllib.recommendation.ALS
import org.apache.spark.mllib.recommendation.Rating
val rawData = sc.textFile("/PATH/ml-100k/u.data")
val rawRatings = rawData.map(_.split("\t").take(3))
val ratings = rawRatings.map{ case Array(user, movie, rating) => 
Rating(user.toInt, movie.toInt, rating.toDouble) }
ratings.cache
val alsModel = ALS.train(ratings, 50, 10, 0.1)

上述代码中，我们首先读取原始数据，然后将其转换为 Rating 对象，最后使用ALS算法训练推荐模型。

接下来，我们需要从推荐模型中提取因子向量，并将其转换为MLlib的 Vector 对象，以便用于聚类模型的训练： </