import org.apache.spark.mllib.linalg.vectorsobject test
}5.0
[2.0,5.0,8.0]
9.0(4,[0,1,2,3],[9.0,3.0,5.0,7.0])
3.0(4,[0,2,1,3],[9.0,3.0,5.0,7.0])
本地向量（local vector）儲存在單台機器上，索引採用0開始的整型表示，值採用double型別的值表示。spark mllib中支援兩種型別的矩陣，
分別是密度向量（dense vector）和稀疏向量（spasre vector），密度向量會儲存所有的值包括零值，而稀疏向量儲存的是索引位置及值，
不儲存零值，在資料量比較大時，稀疏向量才能體現它的優勢和價值。下面給出其應用示例：
spark 稠密向量和稀疏向量spark mlib的本地向量有兩種：
densevctor ：稠密向量 其建立方式 vector.dense(資料)
sparsevector ：稀疏向量 其建立方式有兩種：
方法一：vector.sparse(向量長度，索引陣列，與索引陣列所對應的數值陣列)
方法二：vector.sparse(向量長度，（索引，數值），（索引，數值），（索引，數值），...(索引，數值))
示例：比如向量（1,0,3,4）的建立有三種方法：
稠密向量：直接vectors.dense(1,0,3,4)
稀疏向量：
方法一：vector.sparse(4,(0,2,3),(1,3,4)) (0,2,3)
表示該向量的第0個，第2個，第3個位置，(1,3,4) 表示（0,2,3）位置對應的數值分別為1,3,4
方法二：vector.sparse(4,(0,1),(2,3),(3,4))
（0,1）就是（索引，數值）的形式。位置0的數值為1, 位置2的數值為3,位置3的數值為4
Spark稀疏向量和稠密向量
旁邊的小伙一副生無可戀的表情 這是為什麼？我的 和之前寫的一樣，而且都是從官網copy的，結果怎麼是這樣子啊，我只是用向量彙編將多列轉為一列 val va new vectorassembler setinputcols array age sign province code lowest usa...
spark 密集向量和稀疏向量
1 概念 稀疏向量和密集向量都是向量的表示方法 密集向量和稀疏向量的區別 密集向量的值就是乙個普通的double陣列 而稀疏向量由兩個並列的 陣列indices和values組成 例如 向量 1.0,0.0,1.0,3.0 用密集格式表示為 1.0,0.0,1.0,3.0 用稀疏格式表示為 4,0,...
spark mllib 密集向量和稀疏向量
mllib支援區域性向量和矩陣儲存在單台伺服器，也支援儲存於乙個或者多個rdd的分布式矩陣 區域性向量和區域性矩陣是用作公共介面的最簡單的資料模型。基本的線性代數運算由breeze提供。在監督學習中使用的訓練示例在mllib中稱為 標記點 因此，向量和 矩陣，標記點是 spark mllib基本的資...