Apache spark 如何计算K-均值聚类模型的精度；在设定的误差平方和内”；火花的价值？

我正在与Spark合作，想知道如何获得创建的K-means聚类模型的准确度值。在检查Spark-KMeansModel API时，我找到了“ComputeCost”，它返回了“误差平方和在设定范围内”的值

是否有一种方法可以计算由“误差平方和”值创建的模型的精度

或者，Spark中是否有任何其他选项可用于获得它？请给我一些建议

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提前感谢：）

准确度是监督学习（如分类）中的一个有用指标。然而，在无监督学习（如KMeans）的情况下，没有准确性（因为没有可供评估的标记数据/黄金标准）

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假设您使用的是Spark 2.3.0，您可以使用ClusteringEvaluator来评估Kmeans模型的质量。您可以在文档中找到更多信息：

如果您使用pyspark运行K-Means聚类，则获取“在设定范围内的误差平方和”非常困难：

#K-Means
from pyspark.ml.clustering import KMeans

ClusterData=data.select("ID","features")

#Fitting
kmeans = KMeans().setK(10).setSeed(1)
model = kmeans.fit(ClusterData)

#Evaluation

wssse = model.computeCost(ClusterData)
print("Within Set Sum of Squared Errors = " + str(wssse))

#Results
centers = model.clusterCenters()
print("Cluster Centers: ")
for center in centers:
 print(center)

集群中心信息是另一个很好的指示器，可以稍后输入可视化工具