使用 pyspark 进行 Clustering 的简单例子 -- KMeans

K-means算法适合于简单的聚类问题，但可能不适用于复杂的聚类问题。此外，在使用K-means算法之前，需要对数据进行预处理和缩放，以避免偏差。

K-means是一种聚类算法，它将数据点分为不同的簇或组。Pyspark实现的K-means算法基本遵循以下步骤：

1. 随机选择K个点作为初始质心。
2. 根据每个点到质心的距离，将每个点分配到最近的簇中。
3. 重新计算每个簇的质心。
4. 重复步骤2和3，直到质心不再变化或达到预设的最大迭代次数。

原理简介：
K-Means算法通过迭代寻找数据集中的k个簇，每个簇内的数据点尽可能相似（即，簇内距离最小），不同簇之间的数据点尽可能不同（即，簇间距离最大）。算法首先随机选择k个数据点作为初始的聚类中心（也称为质心），然后对数据集中的每个数据点，根据其与聚类中心的距离将其分配到最近的簇中。接着，算法重新计算每个簇的质心为该簇所有数据点的均值。重复以上步骤，直到满足收敛条件（例如，质心的移动距离小于某个阈值）或达到最大迭代次数。

优缺点介绍：
K-Means算法的优点包括：

1. 原理简单，实现容易，收敛速度快。
2. 对于处理大数据集，K-Means算法具有较高的效率。
3. 当结果是密集的时，其聚类效果较好。

然而，K-Means算法也存在一些缺点：

1. k值的选择对聚类结果影响较大，需要仔细选择。
2. 对初值敏感，不同的初始质心选择可能会导致不同的聚类结果。
3. 对噪声和异