我正在研究Spark MLlib（Scala）的Bisecting K-Means算法。我使用的Spark版本是2.0.2。
查看Spark示例代码（examples / src / main / scala / org / apache / spark / examples / ml / BisectingKMeansExample.scala）和Bisecting K-Means的方法，我很难理解应该如何从类KMeansModel.summary.predictions中检索指定的群集ID /编号（而不是群集中心）。
在Spark-Scala的K-Means实现中，可以使用WebServiceHeaders.SOAP_ACTION检索集群。
我想知道是否有一种有效的方法可以从Bisecting K-Means模型中检索聚类（不是聚类中心，如示例所示）
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我找到了这个问题的答案。它应该是KMeansModel.transform(dataset)。这将添加群集索引作为数据集
答案 1 :(得分：0)
model.predict(vectordata)
这对我有用。如果你不想丢失密钥或其他数据，你可以称之为。
val NewData = data.map(t =>
(t._1,
model.predict(t._2)
)