请使用scala和spark mllib 编写一个贝叶斯分类算法

首先，需要导入Spark MLLib的相关包，可以使用以下代码：

import org.apache.spark.mllib.classification.NaiveBayes
import org.apache.spark.mllib.classification.NaiveBayesModel
import org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors
import org.apache.spark.mllib.regression.LabeledPoint

接下来，我们可以定义一个训练数据集，假设每个数据点有两个特征：

val data = Seq(
  LabeledPoint(0.0, Vectors.dense(1.0, 0.5)),
  LabeledPoint(0.0, Vectors.dense(1.1, 0.6)),
  LabeledPoint(1.0, Vectors.dense(3.0, 2.0)),
  LabeledPoint(1.0, Vectors.dense(2.9, 2.1))
)

然后，我们可以使用NaiveBayes.train方法训练一个贝叶斯分类器：

val model = NaiveBayes.train(sc.parallelize(data), lambda = 1.0)

其中，lambda是平滑参数，默认值为1.0。

最后，我们可以使用训练好的模型对新的数据进行分类：

val testData = Vectors.dense(1.2, 0.7)
val prediction = model.predict(testData)
println(s"Prediction for test data: $prediction")

完整的代码示例：

import org.apache.spark.mllib.classification.NaiveBayes
import org.apache.spark.mllib.classification.NaiveBayesModel
import org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors
import org.apache.spark.mllib.regression.LabeledPoint

val data = Seq(
  LabeledPoint(0.0, Vectors.dense(1.0, 0.5)),
  LabeledPoint(0.0, Vectors.dense(1.1, 0.6)),
  LabeledPoint(1.0, Vectors.dense(3.0, 2.0)),
  LabeledPoint(1.0, Vectors.dense(2.9, 2.1))
)

val model = NaiveBayes.train(sc.parallelize(data), lambda = 1.0)

val testData = Vectors.dense(1.2, 0.7)
val prediction = model.predict(testData)
println(s"Prediction for test data: $prediction")