忽略 kmeans 集群输入数据的第一列

Question

输入数据
（键、数据点）

A,1,2,0,1,2,1,2,1
B,2,2,3,1,1,1,1,0
C,3,1,2,3,4,5,0,1
D,1,2,0,1,2,5,0,1
....

我有上述格式的输入数据。我想对上述数据执行 Kmeans 聚类，忽略第一列，并想确定每个记录属于哪个中心。我已经丢弃了第一个 col（键）并能够使用下面的代码找到集群中心，但我希望输出格式如下
(key,cluster_center)
A,0
B,2
C,1
D,0
...

代码：

data = sc.textFile("/home/user/inputfile.txt")
parsedData = data.map(lambda line: array([long(x.strip()) for x in line.split(',')]))
model = KMeans.train(parsedData, 3, maxIterations=10, runs=10, initializationMode="random")
centers = model.clusterCenters
for center in centers: print(center)

Answer 1

filtered_cols = parsed_data.map(lambda x: x[1])
模型 = KMeans.train(filtered_cols, 3, maxIterations=10, runs=10, initializationMode="random")
中心 = model.clusterCenters
居中居中：打印（居中）