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基于MapReduce的Kmeans聚类算法实现，通过分布式计算框架处理大规模数据集。代码示例展示了如何使用MapReduce进行数据分片、并行计算和结果汇总，以优化Kmeans算法的执行效率和扩展性。
Kmeans算法是一种常用的聚类分析方法，它可以将数据集划分为K个簇，在MapReduce框架下实现Kmeans算法，可以将计算过程分为两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。
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（图片来源网络，侵删）
Map阶段
Map阶段的输入是原始数据点，输出是每个数据点到各个质心的距离以及对应的质心索引，具体步骤如下：
1、读取数据点，假设数据点为(x, y)，其中x和y分别表示点的横纵坐标。
2、对于每个数据点，计算其到所有质心的距离，得到一个距离列表。
3、找到距离最小的质心，记录该质心的索引。
4、输出数据点及其对应的最小距离质心索引。
def map_function(data_point):
min_distance = float('inf')
closest_centroid_index = 1
for i, centroid in enumerate(centroids):
distance = calculate_distance(data_point, centroid)
if distance
Reduce阶段
zbhj5bgavg205d4.jpg
（图片来源网络，侵删）
Reduce阶段的输入是Map阶段的输出，即每个质心索引及其对应的数据点集合，输出是更新后的质心位置，具体步骤如下：
1、对于每个质心索引，收集所有对应的数据点。
2、计算这些数据点的均值，作为新的质心位置。
3、输出质心索引及其对应的新质心位置。
def reduce_function(centroid_index, data_points):
new_centroid = calculate_new_centroid(data_points)
emit(centroid_index, new_centroid)
完整代码示例
from mrjob.job import MRJob
from mrjob.step import MRStep
import math
class KMeansMRJob(MRJob):
def steps(self):
return [
MRStep(mapper=self.map_cluster,
reducer=self.reduce_centroid),
MRStep(mapper=self.map_cluster,
reducer=self.reduce_centroid)
]
def map_cluster(self, _, line):
# 假设输入数据格式为 "x,y"
x, y = map(float, line.split(','))
point = (x, y)
min_distance = float('inf')
closest_centroid_index = 1
for i, centroid in enumerate(centroids):
distance = self.calculate_distance(point, centroid)
if distance
注意：在实际运行中，需要提前定义好质心列表centroids，并在每次迭代后更新这个列表，为了简化示例，这里没有考虑收敛条件和迭代次数的限制。
zbhjq1yfvxaqixh.png
（图片来源网络，侵删） |
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