spark mllib 朴素贝叶斯 naive bayes

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数据源说明

第一列每行的标签，其他列为特征

运行代码如下

package spark.logisticRegressionimport org.apache.spark.mllib.classification.NaiveBayes
import org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors
import org.apache.spark.mllib.util.MLUtils
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}/*** 分类 - 朴素贝叶斯简单示例* 后验概率　＝　先验概率 ｘ 调整因子* Created by eric on 16-7-18.*/
object Bayes {val conf = new SparkConf()                                     //创建环境变量.setMaster("local")                                             //设置本地化处理.setAppName("Bayes")                              //设定名称val sc = new SparkContext(conf)def main(args: Array[String]) {val data = MLUtils.loadLabeledPoints(sc, "./src/main/spark/logisticRegression/bayes.txt")val model = NaiveBayes.train(data, 1.0)model.labels.foreach(println)//打印　label(labels是标签类别)model.pi.foreach(println)//打印先验概率　(pi存储各个label先验概率)//0.0//1.0//2.0//-1.0986122886681098//-1.0986122886681098//-1.0986122886681098val test = Vectors.dense(0, 0, 10)//新预测数据val result = model.predict(test)//预测结果println(result)//2.0}
}

bayes.txt

结果如图

转载于:https://my.oschina.net/sunmin/blog/720073

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