Разреженный вектор vs плотный вектор

как создать SparseVector и плотные векторные представления

Если DenseVector - это:

denseV = np.array([0., 3., 0., 4.])

каким будет разреженное векторное представление ?

8
apache-spark apache-spark-mllib

2 ответов

Если я не совсем неправильно понял ваши сомнения,документация по типу данных MLlib иллюстрирует это весьма наглядно:

import org.apache.spark.mllib.linalg.Vector;
import org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors;

// Create a dense vector (1.0, 0.0, 3.0).
Vector dv = Vectors.dense(1.0, 0.0, 3.0);
// Create a sparse vector (1.0, 0.0, 3.0) by specifying its indices and values corresponding to nonzero entries.
Vector sv = Vectors.sparse(3, new int[] {0, 2}, new double[] {1.0, 3.0});

где второй аргумент Vectors.sparse - массив индексов, а третий аргумент-массив фактических значений в этих индексах.

16

разреженные векторы-это когда у вас много значений в векторе как ноль. В то время как плотный вектор-это когда большинство значений в векторе не равно нулю.

Если вам нужно создать разреженный вектор из плотной вектор указан, используйте следующий синтаксис:

Vector sparseVector = Vectors.sparse(4, new int[] {1, 3}, new double[] {3.0, 4.0});
10