您的位置:首页 > 其它

Spark中组件Mllib的学习12之密集向量和稀疏向量的生成

2016-05-23 17:58 363 查看
更多代码请见:https://github.com/xubo245/SparkLearning

Spark中组件Mllib的学习之基础概念篇

1解释

mllib生成Vector

2.代码:

/**
* @author xubo
*         ref:Spark MlLib机器学习实战
*         more code:https://github.com/xubo245/SparkLearning
*         more blog:http://blog.csdn.net/xubo245
*/
package org.apache.spark.mllib.learning.basic

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

/**
* Created by xubo on 2016/5/23.
* Vector
*/
object VectorLearning {
def main(args: Array[String]) {

val vd = Vectors.dense(2, 0, 6)
println(vd(2))
println(vd)

//数据个数,序号,value
val vs = Vectors.sparse(4, Array(0, 1, 2, 3), Array(9, 5, 2, 7))
println(vs(2))
println(vs)

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

}
}


3.结果:

6.0
[2.0,0.0,6.0]
2.0
(4,[0,1,2,3],[9.0,5.0,2.0,7.0])
5.0
(4,[0,2,1,3],[9.0,5.0,2.0,7.0])


参考

【1】http://spark.apache.org/docs/1.5.2/mllib-guide.html

【2】http://spark.apache.org/docs/1.5.2/programming-guide.html

【3】https://github.com/xubo245/SparkLearning
内容来自用户分享和网络整理,不保证内容的准确性,如有侵权内容,可联系管理员处理 点击这里给我发消息
标签:  spark 机器学习