Alink 是基于 Flink 的机器学习算法平台，欢送拜访 Alink 的 GitHub 获取更多信息。本文次要分享 Alink 的应用技巧之一，Alink 如何读写 LIBSVM 格局数据。LIBSVM 数据格式就是 LIBSVM（csie.ntu.edu.tw/~cjlin/）应用的数据格式，是机器学习畛域中比拟常见的一种模式。其格局定义如下：
<label> <index1>:<value1> <index2>:<value2> ...第一项<label> 是训练数据集的目标值，对于分类问题，用整数做为类别的标识（对于2分类，多用{0,1}或者{-1,1}示意；对于多分类问题，罕用间断的整数，譬如用{1,2,3}示意3分类的各个类别）；对于回归问题，目标值是实数。其后是由若干索引<index>和数值<value>对（以冒号“:”作为分隔符）形成，各项以空格作为分隔符。索引<index>是以1开始的整数，能够是不间断的；数值<value>为实数。
上面是几条合乎 LIBSVM 格局的数据。
1 1:-0.555556 2:0.5 3:-0.79661 4:-0.9166671 1:-0.833333 3:-0.864407 4:-0.9166671 1:-0.444444 2:0.416667 3:-0.830508 4:-0.9166671 1:-0.611111 2:0.0833333 3:-0.864407 4:-0.9166672 1:0.5 3:0.254237 4:0.08333332 1:0.166667 3:0.186441 4:0.1666672 1:0.444444 2:-0.0833334 3:0.322034 4:0.166667留神这条数据：
2 1:0.5 3:0.254237 4:0.0833333没有索引值为2的项，表明第2个特征值为0。
咱们将 csie.ntu.edu.tw/~cjlin/ 下载到本地，命名为 iris.scale.libsvm。通过调用 LibSvmSourceBatchOp 读取数据，只需指定一个参数，即文件的门路。并取其前3条数据进行打印显示。
iris_libsvm = LibSvmSourceBatchOp()\ .setFilePath("/Users/yangxu/alink/data/iris/iris.scale.libsvm")iris_libsvm.firstN(3).print()输入后果如下，最右边为打印显示的数据索引号，接下来是数据的标签列（列名主动命名为 label），而后是数据的特色数据列（列名主动命名为 features）。
上面，咱们对原始的数据采样10条数据，而后应用 LibSvmSinkBatchOp 保留采样的后果，留神，这里除了保留的门路还要指定三个参数，前两个是数据的标签列名称和特色数据列名称，最初一个参数 OverwriteSink，示意保留操作执行时，如果指标文件曾经存在，是否进行笼罩。在脚本的最初，调用 BatchOperator.execute()，执行工作。
iris_libsvm \.sampleWithSize(10) \.link( LibSvmSinkBatchOp()\ .setFilePath("/Users/yangxu/alink/data/iris/iris.scale.sample.libsvm")\ .setLabelCol('label')\ .setVectorCol('features')\ .setOverwriteSink(True))BatchOperator.execute()最初，咱们验证一下保留的后果文件，即读取 iris.scale.sample.libsvm 并打印输出。
LibSvmSourceBatchOp().setFilePath("/Users/yangxu/alink/data/iris/iris.scale.sample.libsvm").print()输入后果为：
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