Spark机器学习：密集和稀疏向量

密集和稀疏向量

一个向量(1.0,0.0,3.0)它有2中表示的方法

密集：[1.0,0.0,3.0]    其和一般的数组无异

稀疏：(3,[0,2],[1.0,3.0])     其表示的含义(向量大小，序号，值)   序号从0开始

下面是一个简单的例子

import org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors

object Test {
  def main(args: Array[String]) {
    val vd = Vectors.dense(2, 5, 8)
    println(vd(1))
    println(vd)

    //向量个数，序号，value
    val vs = Vectors.sparse(4, Array(0, 1, 2, 3), Array(9, 3, 5, 7))
    println(vs(0)) //序号访问
    println(vs)

    val vs2 = Vectors.sparse(4, Array(0, 2, 1, 3), Array(9, 3, 5, 7))
    println(vs2(2))
    println(vs2)
  }
}

结果：

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])