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StandardScaler를 사용하여 확장 기능이있는 KMeans가 있습니다. 문제는 클러스터 중도가 또한 크기 조정된다는 것입니다. 프로그래밍 방식으로 원래의 센타이드를 얻을 수 있습니까? Spark StandardScaler로 실제 클러스터 중도 자 가져 오기
import pandas as pd
import numpy as np
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
from pyspark.ml.feature import StandardScaler, StandardScalerModel
from pyspark.ml.clustering import KMeans
from sklearn.datasets import load_iris
# iris data set
iris = load_iris()
iris_data = pd.DataFrame(iris['data'], columns=iris['feature_names'])
iris_df = sqlContext.createDataFrame(iris_data)
assembler = VectorAssembler(
inputCols=[x for x in iris_df.columns],outputCol='features')
data = assembler.transform(iris_df)
scaler = StandardScaler(inputCol="features", outputCol="scaledFeatures", withStd=True, withMean=False)
scalerModel = scaler.fit(data)
scaledData = scalerModel.transform(data).drop('features').withColumnRenamed('scaledFeatures', 'features')
kmeans = KMeans().setFeaturesCol("features").setPredictionCol("prediction").setK(3)
model = kmeans.fit(scaledData)
centers = model.clusterCenters()
print("Cluster Centers: ")
for center in centers:
print(center)
은 여기에 원래 규모에서 centeroids을 싶어. 중도 변형은 크기 조정됩니다. withStd=True 및 withMean=False와
[ 7.04524479 6.17347978 2.50588155 1.88127377]
[ 6.0454109 7.88294475 0.82973422 0.31972295]
[ 8.22013841 7.19671468 3.13005178 2.59685552]