Spark-Mllib中各分类算法的java实现
一.简述
Spark是当下非常流行的数据分析框架，而其中的机器学习包Ｍllib也是其诸多亮点之一，相信很多人也像我那样想要快些上手spark。下面我将列出实现mllib分类的简明代码，代码中将简述训练集和样本集的结构，以及各分类算法的参数含义。分类模型包括朴素贝叶斯，ＳＶＭ，决策树以及随机森林。
二.实现代码
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三.注意
１.利用spark进行数据分析时，数据一般要转化为ＲＤＤ（利用spark所提供接口读取外部文件,一般会自动转化为ＲＤＤ，通过ＭａｐＲｅｄｕｃｅ处理同样可以产生与接口匹配的训练集）
2.训练样本统一为标签向量(LabelPoint)。样本集为List,但是转化为ＲＤＤ时，数据类型却为JavaRDD<LabeledPoint>（模型训练时，接口只接收数据类型为JavaRDD<LabeledPoint>）
3.分类predict返回结果为类别标签,贝叶斯模型可返回属于不同类的概率（ｐｙｔｈｏｎ没用该接口）
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