一段代码求教.kmeans算法的分割
spark机器学习-聚类 -
可在spark-shell环境下修改参数调试以下代码，可以用实际的业务数据做测试评估，业务数据一般是多列，可以把维度列用VectorAssembler组装成向量列做为Kmeans算法的输入列，考虑现实的应用场景，比如做异常数据检测，正常数据分为一类，异常数据分为几类，分别统计正常数据与异常数据的数据量，求百分比等import 等会说。
模糊kmeans算法是kmeans聚类模糊形式。与kmeans算法排他性聚类不同，模糊kmeans尝试从数据集中生成有重叠的簇。在研究领域，这也叫做模糊c-means算法，可以把模糊kmeans看作kmeans算法的扩展。kmeans致力于寻找硬簇（一个数据集点只属于某一个簇）。在一个软聚类算法中，任何点都属于不止一个簇，而且到此结束了？。
可在spark-shell环境下修改参数调试以下代码，可以用实际的业务数据做测试评估，业务数据一般是多列，可以把维度列用VectorAssembler组装成向量列做为Kmeans算法的输入列，考虑现实的应用场景，比如做异常数据检测，正常数据分为一类，异常数据分为几类，分别统计正常数据与异常数据的数据量，求百分比等import 等会说。
模糊kmeans算法是kmeans聚类模糊形式。与kmeans算法排他性聚类不同，模糊kmeans尝试从数据集中生成有重叠的簇。在研究领域，这也叫做模糊c-means算法，可以把模糊kmeans看作kmeans算法的扩展。kmeans致力于寻找硬簇（一个数据集点只属于某一个簇）。在一个软聚类算法中，任何点都属于不止一个簇，而且到此结束了？。
我运行没问题，结果为Idx = 2 1 3 2 3 1 C = 5.6500 2.6000 4.2000 1.2000 0 5.0000 3.4000 1.3500 0.2500 -1.0000 6.3000 3.0500 5.3500 2.1000 1.0000 sumD = 0.1250 0.0300 0.6300 D = 11.4525 0.0150 25.5350 0.06希望你能满意。
算法世界的探索</机器学习算法包括监督学习和无监督学习。监督学习，如线性回归的简单公式y = Wx + b，以及逻辑回归的决策边界。无监督学习如聚类分析（KMeans）和主成分分析，它们在无标签数据中寻找模式。强化学习则通过Q学习、深度Q学习和策略梯度等方法，智能体通过与环境的交互学习最优策略。代码示例还有呢？
DBSCAN原理和算法伪代码,与kmeans,OPTICS区别? -
DBSCAN和Kmeans的区别：1)K均值和DBSCAN都是将每个对象指派到单个簇的划分聚类算法，但是K均值一般聚类所有对象，而DBSCAN丢弃被它识别为噪声的对象。2)K均值使用簇的基于原型的概念，而DBSCAN使用基于密度的概念。3)K均值很难处理非球形的簇和不同大小的簇。DBSCAN可以处理不同大小或形状的簇，并且不太到此结束了？。
表示负相关关系，一个增加，另外一个减少的意思。
算法工程师 就业前景 -
算法（Algorithm）是一系列解决问题的清晰指令，也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量是什么。