Initialisieren Cluster Centers in Spark

Question

Ich versuche, etwas sehr ähnlich zu dieser Frage zu tun: How to initialize cluster centers for K-means in Spark MLlib? Allerdings verstehe ich nicht vollständig die Lösung. Wenn ich versuche, mehr Centroide hinzuzufügen, ich einen Fehler:

Exception in thread "main" java.lang.IllegalArgumentException: requirement failed: mismatched cluster count

Ich benutze

val initialModel = new KMeansModel(
    Array("[0.6, 0.6, 5.0]", "[8.0, 8.0, 1.0]", "[11, 9.0, 7.0]").map(Vectors.parse(_)) 
) 
val model = new KMeans() 
    .setInitialModel(initialModel) 
    .setK(3) 
    .run(data) 

Answer 1

standardmäßig eingestellt KMeans K bis 2. Es ist so einfach wie K Einstellung vor der Anfangseinstellung Modell (KMeansModel.k und KMeans.k müssen übereinstimmen).

val initialModel = new KMeansModel(
    Array("[0.6, 0.6, 5.0]", "[8.0, 8.0, 1.0]", "[11, 9.0, 7.0]").map(Vectors.parse(_)) 
) 

val model = new KMeans() 
    .setK(3) 
    .setInitialModel(initialModel) 
    .run(data)