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 ML 之 稀疏和稠密向量
密集 1.0,0.0,3.0 其和一般的陣列無異 稀疏 3,0,2 1.0,3.0 其表示的含義 元素的個數，元素的下標，元素下標對應的值 比如這裡 元素個數為 3個 序號0 對應的值為1.0，需要2對應的值為3.0 其他下標的數值為0 val vd vectors.dense 2,5,8 prin...