Flink 实现的 K-Means 算法：flink-kmeans

Flink K-Means 使用 Flink 实现 K-Means 算法。 该算法不执行任何初始质心的计算，必须给出这些。 用法 点质心最大增量输出 flink run FlinkKMeans.jar \ input/kmeans.state \ input/points.txt \ input/clusters.txt \ 2 \ output/ \ 0.0 \ 5 points - 输入点数据的路径。 centroids - 输入集群数据的路径。 max - 最大迭代次数。 delta - 定义最后一个和当前质心之间的最大差异的 Delta。 output - 为迭代 n 写入输出的路径 - 即 output/n 假设 假设输入数据是双精度格式的字符串表示形式。 假设每个点都在相同的维度空间中，就像每个质心一样。 如果两个点不在同一维空间中，则抛