之前的博文使用pyspark.mllib.recommendation做推荐案例，代码实现了如何为用户做电影推荐和为电影找到潜在的感兴趣用户。本篇博文介绍如何利用因子分解出的用户特征、电影特征做用户和电影的聚类分析，以看能否找到不同于已知的、有趣的新信息。 第一步：获取用户评分数据显式因式分解后的movieFactors、userFactors。 from pyspark.mllib.recommendation import ALS,Rating #用户评分数据 rawData = sc.t