http://blog.csdn.net/sinat_29508201/article/details/54089771

 

parseMatrix

Spark的mllib包中提供了机器学习的两种基本数据类型： DenseMatrix（稠密）和 SparseMatrix（稀疏），在初始化对象的时候可以使用Matrices伴生对象产生，先看下示例代码：

import org.apache.spark.mllib.linalg.{Matrix, Matrices}

// Create a dense matrix ((1.0, 2.0), (3.0, 4.0), (5.0, 6.0))
val dm: Matrix = Matrices.dense(3, 2, Array(1.0, 3.0, 5.0, 2.0, 4.0, 6.0))

// Create a sparse matrix ((9.0, 0.0), (0.0, 8.0), (0.0, 6.0))
val sm: Matrix = Matrices.sparse(3, 2, Array(0, 1, 3), Array(0, 2, 1), Array(9, 6, 8))

import org.apache.spark.mllib.linalg.{Matrix, Matrices}

// Create a dense matrix ((1.0, 2.0), (3.0, 4.0), (5.0, 6.0))

val dm: Matrix = Matrices.dense(3, 2, Array(1.0, 3.0, 5.0, 2.0, 4.0, 6.0))

// Create a sparse matrix ((9.0, 0.0), (0.0, 8.0), (0.0, 6.0))

val sm: Matrix = Matrices.sparse(3, 2, Array(0, 1, 3), Array(0, 2, 1), Array(9, 6, 8))

 

对于DenseMatrix的初始化参数不难理解，定义行数，列数以及所有元素值，（注，列式优先存储），然后并产生DenseMatrix矩阵；

而对于SparseMatrix的初始化参数有点难理解，并非是我们常见的三元组存储方式，可以先看看源码的定义：

这里写图片描述

关于参数numRows（行数）,numCols（列数）,rowIndices（行向索引），values（元素值），这些好理解，难懂的是colPtrs参数，这里通过一图来解释这个参数意义所在。

这里写图片描述

这样就容易理解多了。