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 ...
import org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors object Test def main args: Array String val vd Vectors.dense , , println vd println vd 向量个数,序号,value val vs Vectors.sparse , Array , , , , Array , , , pri ...
2019-05-20 23:03 1 1408 推荐指数:
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 ...
为什么才60分呢?不要太迷惑 ...
/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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
2.4矩阵的特征值与特征向量 矩阵特征值的数学定义 求矩阵的特征值与特征向量 特征值的几何意义 1.矩阵特征值的数学定义 设A是n阶方阵,如果存在常数λ和n维非零列向量x,使得等式Ax=λx成立,则称λ为A的特征值,x是对应特征值λ的特征向量。 2.求矩阵的特征值与特征向量 ...