spark 稠密向量和稀疏向量

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。