spark 创建稀疏向量和矩阵
/sparsevector-to-densevector-conversion-in-pyspark 1、稀疏矩阵和稠密矩阵可以转换成数组 2、数组可以转换成稠密矩阵 ...
原文：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 , , ...
2017-11-10 15:10 0 3946 推荐指数：
相关推荐
spark 类标签的稀疏 特征向量
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 本地向量和矩阵 本地向量（Local Vector）存储在单台机 ...
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 ...
CCF--稀疏向量
为什么才60分呢？不要太迷惑 ...
spark向量
转自 1、本地向量MLlib的本地向量主要分为两种，DenseVector和SparseVector，顾名思义，前者是用来保存稠密向量，后者是用来保存稀疏向量，其创建方式主要有一下三种（三种方式均创建了向量(1.0, 0.0, 2.0）： 对于稠密向量：很直观，你要创建 ...
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 ...
python 稀疏向量和矩阵的表示形式
http://blog.csdn.net/nkwangjie/article/details/17502443 http://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/52668477 稀疏矩阵有很多种，这里总结2种： from ...
CCF-稀疏向量(100分)
由于从第四个测试点开始，n达到105，若用暴力枚举，即便加上找到答案就break，仍然超时，故不能采用o(n2)的暴力枚举，这里采用了双指针算法，只需将u，v序列各遍历一次即可求出，时间复杂度为o ...