MapReduce实现KMeans

具体方法：

k-means的每一次迭代都可以分为以下3个步骤。

第一步：Map：对于每一个点，将其对应的最近的聚类中心

第二步：Combine：刚完成map的机器在本机上都分别完成同一个聚类的点的求和，减少reduce操作的通信量和计算量。

第三步：reduce：将同一聚类中心的中间数据再进行求和，得到新的聚类中心

k-means 聚类算法进行 MapReduce 的基本思路:对串行算法中每 1 次迭代启 动对应的 1 次 MapReduce 计算过程,完成数据记录到聚类中心的距离计算以及新 的聚类中心的计算。

流程图如下图所示