Spark MLlib 实现支持向量机算法

Spark MLlib提供了两种支持向量机算法：线性支持向量机（Linear SVM）和核函数支持向量机（Kernel SVM）。

线性支持向量机使用线性核函数，可以用于线性分类问题。在Spark MLlib中，使用SVMWithSGD类实现线性支持向量机。SVMWithSGD使用随机梯度下降算法（Stochastic Gradient Descent，SGD）来求解支持向量机模型。以下是一个使用SVMWithSGD进行分类的示例：

import org.apache.spark.mllib.classification.SVMWithSGD
import org.apache.spark.mllib.regression.LabeledPoint
import org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors

// 加载数据
val data = sc.textFile("data/mllib/sample_libsvm_data.txt")
val parsedData = data.map { line =>
  val parts = line.split(' ')
  LabeledPoint(parts(0).toDouble, Vectors.dense(parts.tail.map(_.toDouble)))
}

// 训练模型
val numIterations = 100
val model = SVMWithSGD.train(parsedData, numIterations)

// 用模型进行预测
val prediction = model.predict(Vectors.dense(Array(0.1, 0.2, 0.3)))

Kernel SVM使用非线性核函数，可以用于非线性分类问题。在Spark MLlib中，使用SVMWithSGD类实现核函数支持向量机。SVMWithSGD使用随机梯度下降算法（Stochastic Gradient Descent，SGD）来求解支持向量机模型。以下是一个使用SVMWithSGD进行分类的示例：

import org.apache.spark.mllib.classification.SVMWithSGD
import org.apache.spark.mllib.regression.LabeledPoint
import org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors

// 加载数据
val data = sc.textFile("data/mllib/sample_libsvm_data.txt")
val parsedData = data.map { line =>
  val parts = line.split(' ')
  LabeledPoint(parts(0).toDouble, Vectors.dense(parts.tail.map(_.toDouble)))
}

// 训练模型
val numIterations = 100
val model = SVMWithSGD.train(parsedData, numIterations)

// 用模型进行预测
val prediction = model.predict(Vectors.dense(Array(0.1, 0.2, 0.3)))

以上是使用Spark MLlib实现支持向量机的简单示例。需要注意的是，实际使用时需要对数据进行预处理和参数调优，以获得更好的模型性能。