Spark MLlib实现支持向量机算法结果图示

Spark MLlib支持向量机算法的结果图示通常可以通过绘制决策边界和支持向量来表示。以下是一个简单的示例代码，用于加载数据集、训练SVM模型并绘制结果图示。

from pyspark.ml.classification import LinearSVC
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
from pyspark.ml.linalg import Vectors
import matplotlib.pyplot as plt

# Load dataset
data = spark.read.csv("data.csv", header=True, inferSchema=True)

# Define feature vector
assembler = VectorAssembler(inputCols=["feature1", "feature2"], outputCol="features")
data = assembler.transform(data)

# Train SVM model
svm = LinearSVC(maxIter=10, regParam=0.1)
model = svm.fit(data)

# Extract coefficients and intercept
w = model.coefficients
b = model.intercept

# Extract data points
x = data.rdd.map(lambda p: p.features).collect()
y = data.rdd.map(lambda p: p.label).collect()

# Compute decision boundary
xx = np.linspace(0, 1)
yy = - (w[0] * xx + b) / w[1]

# Compute support vectors
sv = model.supportVectors
sv_x = sv.rdd.map(lambda p: p[0]).collect()
sv_y = sv.rdd.map(lambda p: p[1]).collect()

# Plot data points and decision boundary
plt.scatter(x, y, c=y)
plt.plot(xx, yy, label="Decision Boundary")
plt.scatter(sv_x, sv_y, s=100, linewidths=1, facecolors='none', edgecolors='r', label="Support Vectors")
plt.legend()
plt.show()

这段代码假设数据集已经被加载到一个名为`data.csv`的CSV文件中。代码将数据集加载到Spark DataFrame中，定义了一个特征向量，并使用LinearSVC算法训练了一个SVM模型。然后，代码从模型中提取了系数和截距，并计算了决策边界和支持向量。最后，代码使用matplotlib绘制了数据点、决策边界和支持向量。

请注意，这只是一个简单的示例，实际的结果图示可能会更加复杂和详细。