异常检测示例：运用多元高斯分布及Apache Spark MLlib

简介：
本示例展示如何利用多元高斯分布模型结合Apache Spark MLlib进行大数据环境下的异常检测，适用于金融、物联网等领域。 使用多元高斯分布进行异常检测的一个简单示例是通过Apache Spark MLlib实现的。此方法首先从数据集中计算出均值向量（mu）和协方差矩阵（sigma2），并将这些参数传递给Spark MLlib中的MultivariateGaussian类，以获取每个特征向量的概率密度值。 接着，在交叉验证的数据集上进行测试，尝试找到能够最大化F1分数的epsilon阈值。确定了最佳的epsilon之后，算法会根据这个阈值来识别异常数据点，并输出结果。 该应用程序需要四个参数：包含m个样本（mxn矩阵）的数据文件路径；一个用于交叉验证的数据集文件路径，其中每一行代表一个特征向量；另一个文件路径用于存放上述交叉验证数据集中每个实例的标签信息（0表示正常数据，1表示异常），以及输出结果的目录路径。 应用程序会在指定的输出目录下创建三个子目录：第一个是ps，包含每次迭代的结果。