Como executo a árvore de decisão do Spark com um conjunto de recursos categóricos usando o Scala?

Eu tenho um conjunto de recursos com um categoricalFeaturesInfo correspondente: Map [Int, Int]. No entanto, para a minha vida, não consigo descobrir como devo fazer com que a classe DecisionTree funcione. Ele não aceitará nada, mas um LabeledPoint como dados. No entanto, o LabeledPoint requer (duplo, vetor) onde o vetor exige dobras.

val LP = featureSet.map(x => LabeledPoint(classMap(x(0)),Vectors.dense(x.tail)))

// Run training algorithm to build the model
val maxDepth: Int = 3
val isMulticlassWithCategoricalFeatures: Boolean = true
val numClassesForClassification: Int = countPossibilities(labelCol) 
val model = DecisionTree.train(LP, Classification, Gini, isMulticlassWithCategoricalFeatures, maxDepth, numClassesForClassification,categoricalFeaturesInfo)

O erro que eu recebo:

scala> val LP = featureSet.map(x => LabeledPoint(classMap(x(0)),Vectors.dense(x.tail)))
<console>:32: error: overloaded method value dense with alternatives:
  (values: Array[Double])org.apache.spark.mllib.linalg.Vector <and>
  (firstValue: Double,otherValues: Double*)org.apache.spark.mllib.linalg.Vector
 cannot be applied to (Array[String])
       val LP = featureSet.map(x => LabeledPoint(classMap(x(0)),Vectors.dense(x.tail)))

Meus recursos até agora:configuração da árvore, árvore de decisão labeledpoint

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