本文介绍Spark MLlib机器学习库中包含的12种算法，分为六大类：回归、分类、聚类、关联规则挖掘、推荐及神经网络算法。详细列举了各类算法的数据输入与输出格式。
Spark Mllib机器学习库
一共有六大类，有12个算法
一、回归算法
1.线性回归
数据输入格式：（1）、 “标签，特征值1 特征值2 特征值3 特征值4 .....”
（2）、 “标签 特征值ID:特征值 特征值ID2:特征值......”
数据输出格式：
（预测1，标签1）
（预测2，标签2）
...
2.逻辑回归
数据输入格式：（1）、“标签 特征值ID:特征值 特征值ID2:特征值......”
数据输出格式：
（预测1，标签1）
（预测2，标签2）
...
3.保序回归
数据输入格式：”标签,特征值”
数据输出格式：
（预测1，标签1）
（预测2，标签2）
...
二、分类算法
1.贝叶斯分类
数据输入格式：”类别,特征值1 特征值2 特征值3......”
数据输出格式：
（预测1，标签1）
（预测2，标签2）
...
2.SVM算法
数据输入格式：“标签 特征值ID:特征值 特征值ID2:特征值......”
数据输出格式：
（预测1，标签1）
（预测2，标签2）
...
3.决策树算法
数据输入格式：”标签 特征值1 特征值2 特征值3......”
数据输出格式：
（预测1，标签1）
（预测2，标签2）
...
三、聚类算法
1.KMean
数据输入格式：“特征1 特征2”
数据输出格式：
聚类中心点
2.主题模型算法
四、关联规则挖掘算法
1.FP关联规则算法
五、推荐算法
1.ALS交替最小二乘法
2.协同过滤算法
六、神经网络算法
1.神经网络算法
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