Apache Spark MLlib提供了多種機器學習算法，每種算法的復雜度會根據具體算法和數據規模有所不同。以下是一些常見算法的復雜度概述：
邏輯回歸算法的時間復雜度主要取決于特征的數量和數據的規模。在Spark MLlib中，邏輯回歸算法通過梯度下降法進行優化，可以處理大規模數據集。具體的時間復雜度分析需要考慮特征數量和數據規模，但通常隨著數據規模的增加，算法的運行時間也會相應增加。
決策樹算法的時間復雜度主要取決于樹的數量和每個節點分裂時考慮的特征數量。隨機森林是由多個決策樹組成的集成學習方法，其時間復雜度通常高于單個決策樹。在Spark MLlib中，這些算法通過優化減少了計算資源的使用，提高了在大規模數據集上的運行效率。
聚類算法的時間復雜度通常與數據點的數量和聚類的數量有關。在Spark MLlib中，聚類算法如K-means經過優化，可以并行運行在分布式集群上，具有很高的計算效率。
降維算法的時間復雜度主要取決于數據的維度和算法的迭代次數。在Spark MLlib中，降維算法如PCA通過優化，可以在大規模數據集上高效運行。
以上信息提供了對Spark MLlib中一些常見算法復雜度的概覽。實際的時間復雜度可能會因數據特征、算法參數設置以及數據規模等因素而有所不同。
