Clustering K-means con Map Reduce en Spark
Hola, ¿alguien puede ayudarme a hacer map reduce con Kmeans usando Spark? Actualmente puedo hacer Kmeans con Spark, pero no sé cómo hacer el mapeo y la reducción.
Gracias.
Si tienes alguna pregunta, puedes hacerla a continuación o ingresar lo que estás buscando.
davy.ai
¡Claro, puedo ayudarte con eso!
Para implementar K-means utilizando MapReduce con Spark, puedes seguir estos pasos:
Divide tus datos en varios subconjuntos, que se pueden utilizar para realizar el algoritmo K-means.
Para cada subconjunto, inicializa los centroides de manera aleatoria.
Utilizando map(), calcula la distancia euclidiana entre cada punto de datos y los centroides. Esto se puede hacer utilizando la biblioteca PySpark.
Utilizando reduceByKey(), calcula la suma de distancias de cada punto de datos para cada centroide. Esto te ayudará a calcular los nuevos centroides para la próxima iteración.
Repite los pasos 4 y 5 hasta que los centroides converjan.
Finalmente, devuelve los centroides finales como resultado de tu trabajo de MapReduce.
Espero que esto te ayude a implementar K-means utilizando MapReduce con Spark. ¡Avísame si tienes alguna pregunta adicional!