利用基本统计，分类和回归、聚类、协同过滤完成mllib编程实践

好的，下面是一个综合的MLlib编程实践，包括基本统计、分类和回归、聚类和协同过滤。

首先，我们将导入所需的库和数据集。我们将使用UCI机器学习库中的Iris数据集，该数据集包含150个样本，每个样本包含4个特征（萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度），以及3个类别（Setosa，Versicolour和Virginica）。

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
from pyspark.ml.clustering import KMeans
from pyspark.ml.classification import DecisionTreeClassifier
from pyspark.ml.regression import LinearRegression
from pyspark.ml.recommendation import ALS
from pyspark.ml.evaluation import ClusteringEvaluator, MulticlassClassificationEvaluator, RegressionEvaluator

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName('mllib_example').getOrCreate()

# 加载数据集
data = spark.read.format('csv').option('header', True).option('inferSchema', True).load('path/to/iris.csv')

接下来，我们将使用VectorAssembler将特征列合并为一个特征向量列，并将数据集拆分为训练集和测试集：

# 合并特征列
assembler = VectorAssembler(inputCols=['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width'], outputCol='features')
data = assembler.transform(data)

# 将数据集分为训练集和测试集
train_data, test_data = data.randomSplit([0.7, 0.3])

接下来，我们将使用KMeans算法对数据进行聚类，并使用ClusteringEvaluator评估模型：

# 创建KMeans模型
kmeans = KMeans(featuresCol='features', k=3)

# 训练模型
model = kmeans.fit(train_data)

# 预测数据
predictions = model.transform(test_data)

# 评估模型
evaluator = ClusteringEvaluator(predictionCol='prediction', featuresCol='features', metricName='silhouette')
silhouette = evaluator.evaluate(predictions)

# 打印轮廓系数
print('Silhouette score: {}'.format(silhouette))

接下来，我们将使用决策树算法对数据进行分类，并使用MulticlassClassificationEvaluator评估模型：

# 创建决策树模型
dt = DecisionTreeClassifier(featuresCol='features', labelCol='class', maxDepth=5)

# 训练模型
model = dt.fit(train_data)

# 预测测试集
predictions = model.transform(test_data)

# 评估模型
evaluator = MulticlassClassificationEvaluator(predictionCol='prediction', labelCol='class', metricName='accuracy')
accuracy = evaluator.evaluate(predictions)

# 打印准确率
print('Accuracy: {}'.format(accuracy))

接下来，我们将使用线性回归算法对数据进行回归，并使用RegressionEvaluator评估模型：

# 创建线性回归模型
lr = LinearRegression(featuresCol='features', labelCol='petal_width', maxIter=10, regParam=0.3, elasticNetParam=0.8)

# 训练模型
model = lr.fit(train_data)

# 预测测试集
predictions = model.transform(test_data)

# 评估模型
evaluator = RegressionEvaluator(predictionCol='prediction', labelCol='petal_width', metricName='rmse')
rmse = evaluator.evaluate(predictions)

# 打印均方根误差
print('Root Mean Squared Error (RMSE): {}'.format(rmse))

最后，我们将使用协同过滤算法对数据进行推荐，并使用RegressionEvaluator评估模型：

# 加载数据集
ratings = spark.read.format('csv').option('header', True).option('inferSchema', True).load('path/to/ratings.csv')

# 将数据集分为训练集和测试集
train_ratings, test_ratings = ratings.randomSplit([0.7, 0.3])

# 创建ALS模型
als = ALS(userCol='userId', itemCol='movieId', ratingCol='rating', nonnegative=True, regParam=0.1, rank=10)

# 训练模型
model = als.fit(train_ratings)

# 预测测试集
predictions = model.transform(test_ratings)

# 评估模型
evaluator = RegressionEvaluator(predictionCol='prediction', labelCol='rating', metricName='rmse')
rmse = evaluator.evaluate(predictions)

# 打印均方根误差
print('Root Mean Squared Error (RMSE): {}'.format(rmse))

以上是一个综合的MLlib编程实践，包括基本统计、分类和回归、聚类和协同过滤。您可以根据自己的需求选择相应的算法和数据集。