R语言本身不支持分布式训练，但可以结合其他工具来实现机器学习算法的分布式训练，如Spark和H2O等。
install.packages("sparklyr")
library(sparklyr)
sc <- spark_connect(master = "local")
然后使用sparklyr包提供的函数来进行机器学习算法的分布式训练，如下所示：
# 从本地文件加载数据
iris_tbl <- copy_to(sc, iris)
# 使用Spark的ML库进行训练
model <- ml_linear_regression(iris_tbl, Sepal.Length ~ Sepal.Width + Petal.Length)
install.packages("h2o")
library(h2o)
h2o.init()
然后使用h2o包提供的函数来进行机器学习算法的分布式训练，如下所示：
# 从本地文件加载数据
iris_h2o <- as.h2o(iris)
# 使用H2O进行训练
model <- h2o.glm(x = c("Sepal.Width", "Petal.Length"), y = "Sepal.Length", training_frame = iris_h2o)
通过以上方法，可以在R语言中实现机器学习算法的分布式训练。
