Pyspark ML KMean是否有办法获得解释的方差？

Question

当我阅读Pyspark here的ML包时，似乎KMeanModel无法计算解释的方差以绘制肘曲线，以建立最佳簇数。

但是在this示例中，用户似乎具有computeCost()功能。这个功能来自哪里？我的计划没有成功。

我正在使用Spark 1.6。提前谢谢！

Answer 1

我在pyspark中遇到了与 computcost 方法相同的问题。

在应用kmeans后，您可以使用 mahalanobis distance或WSSE ，而不是使用computecost。

  

计算你必须编写代码并获得代码的距离   各种结果你可以绘制图形来查看拐点   最佳聚类数。

Anomaly Detection Using PySpark这个用例让我看了一下。