/sparsevector-to-densevector-conversion-in-pyspark 1、稀疏矩陣和稠密矩陣可以轉換成數組 2、數組可以轉換成稠密矩陣 ...
Spark mlib的本地向量有兩種: DenseVctor :稠密向量 其創建方式 Vector.dense 數據 SparseVector :稀疏向量 其創建方式有兩種: 方法一:Vector.sparse 向量長度,索引數組,與索引數組所對應的數值數組 方法二:Vector.sparse 向量長度, 索引,數值 , 索引,數值 , 索引,數值 ,... 索引,數值 示例: 比如向量 , , ...
2017-11-10 15:10 0 3946 推薦指數:
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一個向量(1.0,0.0,3.0)它有2中表示的方法 密集:[1.0,0.0,3.0] 其和一般的數組無異 稀疏:(3,[0,2],[1.0,3.0]) 其表示的含義(向量大小,序號,值) 序號從0開始 本地向量和矩陣 本地向量(Local Vector)存儲在單台機 ...
import org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors object Test { def main(args: Array[String]) { val vd ...
為什么才60分呢?不要太迷惑 ...
轉自 1、本地向量MLlib的本地向量主要分為兩種,DenseVector和SparseVector,顧名思義,前者是用來保存稠密向量,后者是用來保存稀疏向量,其創建方式主要有一下三種(三種方式均創建了向量(1.0, 0.0, 2.0): 對於稠密向量:很直觀,你要創建 ...
1.局部向量 Mllib支持2種局部向量類型:密集向量(dense)和稀疏向量(sparse)。 密集向量由double類型的數組支持,而稀疏向量則由兩個平行數組支持。 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 ...
http://blog.csdn.net/nkwangjie/article/details/17502443 http://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/52668477 稀疏矩陣有很多種,這里總結2種: from ...
由於從第四個測試點開始,n達到105,若用暴力枚舉,即便加上找到答案就break,仍然超時,故不能采用o(n2)的暴力枚舉,這里采用了雙指針算法,只需將u,v序列各遍歷一次即可求出,時間復雜度為o ...