spark-mllib 密集向量和稀疏向量

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spark-mllib 密集向量和稀疏向量

spark-mllib 密集向量和稀疏向量 MLlib支持局部向量和矩阵存储在单台服务器,也支持存储于一个或者多个rdd的分布式矩阵 . 局部向量和局部矩阵是用作公共接口的最简单的数据模型. 基本的线性代数运算由Breeze提供. 在监督学习中使用的训练示例在MLlib中称为"标记点". 因此,向量和矩阵,标记点是 spark-mllib基本的数据模型,也是学习sparl-mllib的基础. 局部向量一个局部向量具有存储在单个机器上的integer整数类型的基于0的索引和doubl…

Spark Mllib里如何建立密集向量和稀疏向量（图文详解）

不多说,直接上干货! 具体,见 Spark Mllib机器学习实战的第4章 Mllib基本数据类型和Mllib数理统计…

Mllib数据类型（密集向量和稀疏向量）

1.局部向量 Mllib支持2种局部向量类型:密集向量(dense)和稀疏向量(sparse). 密集向量由double类型的数组支持,而稀疏向量则由两个平行数组支持. example: 向量(5.2,0.0,5.5) 密集向量表示:[5.2,0.0,5.5] 稀疏向量表示:(3,[0,2],[5.2,5.5]) # 3是向量(5.2,0.0,5.5)的长度,除去0值外,其他两个值的索引和值分别构成了数组[0,2]和数组[5.2,5.5]. Vector是所有局部向量的基类,Dense-V…

dense向量和稀疏向量sparse

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…

Spark Mllib里的本地向量集（密集型数据集和稀疏型数据集概念、构成）（图文详解）

不多说,直接上干货! Local vector : 本地向量集由两类构成:稀疏型数据集(spares)和密集型数据集(dense) (1).密集型数据集例如一个向量数据(9,5,2,7),可以设定为(9,5,2,7)进行存储,数据集被作为一个集合的形式整体存储. (2).稀疏型数据集例如一个向量数据(9,5,2,7),可以按向量的大小存储为(4,Array(0,1,2,3),Array(9,5,2,7)) testVector.scala package zhouls.bigdata.…

Spark的mlib中的稠密向量和稀疏向量

spark mlib中2种局部向量:denseVector(稠密向量)和sparseVector(稀疏向量) denseVector向量的生成方法:Vector.dense() sparseVector向量的生成方法: (1):Vector.sparse(向量长度,索引数组,与索引数组所对应的数值数组) (2):Vector.sparse(向量长度,(索引,数值),(索引,数值),...(索引,数值)) 例子:向量(5.2,0.0,5.5) 稠密向量:Vector.dense(5.2,0.0,5…