为我设计一个，基于spark与hadoop框架下的体现机器学习方法的数据分析代码，数据集自选

非常感谢你的问题！根据你的要求，我可以为你设计一个基于Spark与Hadoop框架下的数据分析代码。代码可以通过机器学习方法来进行数据分析，数据集可由用户自选。

以下是详细的实现步骤：

1. 数据预处理：根据所选的数据集，对数据进行预处理。这包括数据的清洗、处理缺失值、处理异常值等步骤。

2. 特征提取：通过特征提取或特征工程，提取出有用的特征。常用的方法包括PCA、TF-IDF、Word2Vec等。

3. 机器学习模型训练：根据特征与数据集，使用机器学习算法进行训练。例如，可以使用K-Nearest Neighbor、Naive Bayes、Decision Tree等算法。

4. 模型评估：通过交叉验证等方法，评估生成的机器学习模型的性能。如果性能不好，可以调整参数，重新进行训练和评估。

5. 数据可视化：使用数据可视化工具，以图表等形式将分析结果呈现出来，使分析结果更直观和易于理解。

希望以上内容可以对你有所帮助！