Spark mlib的本地向量

Spark mlib的本地向量有两种：

DenseVctor ：稠密向量 其创建方式 Vector.dense(数据)

SparseVector ：稀疏向量 其创建方式有两种：

　　方法一：Vector.sparse(向量长度，索引数组，与索引数组所对应的数值数组)

　　方法二：Vector.sparse(向量长度，（索引，数值），（索引，数值），（索引，数值），...(索引，数值))

示例：

比如向量（1,0,3,4）的创建有三种方法：

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) 表示该向量的第0个，第2个，第3个位置，(1,3,4) 表示（0,2,3）位置对应的数值分别为1,3,4

方法二：Vector.sparse(4,(0,1),(2,3),(3,4))

　　　　（0,1）就是（索引，数值）的形式。位置0的数值为1, 位置2的数值为3,位置3的数值为4。

所有本地向量都以org.apache.spark.mllib.linalg.Vector为基类，DenseVector和SparseVector分别是它的两个实现类，故推荐使用Vectors工具类下定义的工厂方法来创建本地向  量，请看如下实例（假设在Spark-shell中运行，下同）：

1.  scala>import org.apache.spark.mllib.linalg.{Vector, Vectors}
    import org.apache.spark.mllib.linalg.{Vector, Vectors}
   
    // 创建一个稠密本地向量
    scala> val dv: Vector = Vectors.dense(2.0, 0.0, 8.0)
    dv: org.apache.spark.mllib.linalg.Vector = [2.0,0.0,8.0]
    // 创建一个稀疏本地向量
    // 方法第二个参数数组指定了非零元素的索引，而第三个参数数组则给定了非零元素值
    scala> val sv1: Vector = Vectors.sparse(, Array(, ), Array(2.0, 8.0))
    sv1: org.apache.spark.mllib.linalg.Vector = (,[,],[2.0,8.0])
    // 另一种创建稀疏本地向量的方法
    // 方法的第二个参数是一个序列，其中每个元素都是一个非零值的元组：(index,elem)
    scala> val sv2: Vector = Vectors.sparse(, Seq((, 2.0), (, 8.0)))
    sv2: org.apache.spark.mllib.linalg.Vector = (,[,],[2.0,8.0])

这里需要注意的是，Scala会默认引入scala.collection.immutable.Vector，我们要显式地引入org.apache.spark.mllib.linalg.Vector来使用MLlib提供的向量类型。