SPARK ML 支持向量机

SPARK ML支持向量机（SVM）是一种机器学习算法，用于分类和回归任务。在SPARK ML中，可以使用SVMWithSGD类来实现支持向量机算法。该算法使用随机梯度下降（SGD）方法来进行优化，具有高效和可扩展的特点。

要使用SPARK ML的支持向量机算法，首先需要加载数据文件。可以使用MLUtils.loadLibSVMFile函数来读取数据文件，该函数将数据加载为一个RDD对象。

接下来，需要导入SVMWithSGD类来使用支持向量机算法。可以使用import语句导入org.apache.spark.mllib.classification.{SVMWithSGD}。

SPARK ML还支持其他机器学习算法，包括逻辑回归、线性回归、广义线性回归、朴素贝叶斯、决策树、组合树、随机森林、梯度提升树、生存回归、保序回归、聚类等。

SPARK ML的聚类算法包括k-means||算法、GMM（高斯混合模型）、PIC（快速迭代聚类）、LDA（隐式狄利克雷分布）等。

请注意，以上是SPARK ML中支持向量机的一般介绍，具体使用细节和参数设置可以参考官方文档或相关资料。