我想在MongoDB中使用K-Means算法查询一个集合。

我的集合描述：每个文档包含多个字段，其中一些是字符串类型，一些是实数类型，一些是整数类型，还有一些是分类/布尔类型。

我的查询描述：来自上述相同模型的文档。

算法描述：在查询时，对集合运行K-Means算法并找出k个聚类。之后，找出与查询最接近的聚类，可以使用余弦相似度或其他已知度量方法。最后，返回特定聚类中的所有文档。

如果MongoDB无法实现这一点，我很乐意接受任何替代方案。谢谢。

回答：

MongoDB是一个设计用于信息存储和检索的数据库，而不是用于运行复杂的机器学习算法的工具 – 你可以将数据存储在MongoDB中进行K-Means处理，并将结果存储在MongoDB中，但MongoDB本身并不会帮助你执行K-Means聚类。更适合K-Means计算的替代工具是将数据存储在Hadoop中，并使用Mahout进行K-Means处理。然而，请注意，K-Means启发式算法不是实时算法。除了非常小量的数据外，你需要提前计算聚类，查询只需返回聚类成员信息。你可以使用MongoDB存储计算后的聚类信息，并在使用Mahout或其他机器学习库运行K-Means后，提供关于聚类成员的查询服务。