Spark Kmeans

Kmeans학습 알고리즘 설명 및 파라미터 설명서 입니다.

개요

Kmeans알고리즘을 사용해 모델을 만들고 데이터를 학습하는 명령어 입니다.

설명

Kmeans 모델을 만들고 input data frame을 모델에 적용시킵니다. Kmeans 모델 학습에 필요한 파라미터들을 지정할 수 있으며 지정하지 않을 시 Default 값으로 설정됩니다.

Examples

Parameters

... | fit KMeans FEATURES fields INTO_model

이름	설명	필수/옵션
FEATURES	학습에 사용될 특징 column을 입력 받습니다.	필수
fields	특징 column들의 이름입니다.	필수
params	알고리즘 setting 파라미터들입니다.	옵션
INTO_model	INTO model_name으로 이루어져 있습니다. 경로 (/Biris/angora/ml)에 모델 메타 데이터와 함께 저장합니다.	필수
k	중심점의 갯수 입니다.	옵션
initMode	initialize mode입니다.	옵션
tol	convergence tolerance 값 입니다.	옵션

Parameters BNF

SparkKmeans_command : FEATURES fields params INTO_model

fields : field
        | fields COMMA field

field : WORD
        | TIMES
        | MINUS WORD

params : param
        | params param

param : WORD EQUALS WORD
        | WORD EQUALS DOUBLE
        | WORD EQUALS LBRACKET words RBRACKET
        | WORD EQUALS LBRACKET doubles RBRACKET

words : WORD
    | words COMMA WORD

doubles : DOUBLE
        | doubles COMMA DOUBLE

INTO_model : INTO WORD

WORD : \w+
COMMA : \,
FEATURES : FEATURES | features
INTO : INTO
EQUALS : \=
TIMES : \*
MINUS : \-
LBRACKET : \[
RBRACKET : \]
DOUBLE : [-+]?[0-9]+(\.([0-9]+)?([eE][-+]?[0-9]+)?|[eE][-+]?[0-9]+)


params : k = 2, initMode = "k-means||", initSteps = 2, tol = 1e-4, maxIter = 20, seed = None