主要介绍了Spark实现K-Means算法代码示例，简单介绍了K-Means算法及其原理，然后通过具体实例向大家展示了用spark实现K-Means算法，需要的朋友可以参考下。

K-Means算法是一种基于距离的聚类算法，采用迭代的方法，计算出K个聚类中心，把若干个点聚成K类。 MLlib实现K-Means算法的原理是，运行多个K-Means算法，每个称为run，返回最好的那个聚类的类簇中心。初始的类簇中心，可以是随机的，也可以是KMean||得来的，迭代达到一定的次数，或者所有run都收敛时，算法就结束。 用Spark实现K-Means算法，首先修改pom文件，引入机器学习MLlib包： org.apache.spark spark-mllib