在使用spark MLlib時(shí)，有時(shí)候需要使用到一些基礎(chǔ)的矩陣（向量），例如：全零矩陣，全一矩陣；以及矩陣之間的運(yùn)算操作。這里整理了一些常用的矩陣操作方法：

成都創(chuàng)新互聯(lián)是一家專(zhuān)注于網(wǎng)站設(shè)計(jì)、網(wǎng)站建設(shè)與策劃設(shè)計(jì),烏達(dá)網(wǎng)站建設(shè)哪家好?成都創(chuàng)新互聯(lián)做網(wǎng)站,專(zhuān)注于網(wǎng)站建設(shè)10余年,網(wǎng)設(shè)計(jì)領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)建站公司;建站業(yè)務(wù)涵蓋:烏達(dá)等地區(qū)。烏達(dá)做網(wǎng)站價(jià)格咨詢(xún):13518219792

矩陣：

package utils

import java.util.Random

/**

 * 密集矩陣，用于封裝模型參數(shù)

 */

class DenseMatrix(rowNum: Int, columnNum: Int) extends Serializable{

  var matrix = Array.ofDim[Double](rowNum, columnNum)

  def rows(): Int = {

    rowNum

  }

  def columns(): Int = {

    columnNum

  }

  def apply(i: Int): Array[Double] = {

    matrix(i)

  }

  /**

   * 構(gòu)造0矩陣

   */

  def zeros(): DenseMatrix = {

    for (i <- 0 until rowNum) {

      for (j <- 0 until columnNum) {

        matrix(i)(j) = 0

      }

    }

    this

  }

  /**

   * 隨機(jī)初始化矩陣的值

   */

  def rand(): DenseMatrix = {

    val rand = new Random(42)

    for (i <- 0 until rowNum) {

      for (j <- 0 until columnNum) {

        matrix(i)(j) = rand.nextDouble

      }

    }

    this

  }

  def set(i: Int, j: Int, value: Double) {

    matrix(i)(j) = value

  }

  def get(i: Int, j: Int): Double = {

    matrix(i)(j)

  }

  def +(scalar: Double): DenseMatrix = {

    for (i <- 0 until rowNum) yield {

      for (j <- 0 until columnNum) yield {

        matrix(i)(j) += scalar

      }

    }

    this

  }

  def -(scalar: Double): DenseMatrix = {

    this - scalar

  }

  def +(other: DenseMatrix): DenseMatrix = {

    for (i <- 0 until rowNum) yield {

      for (j <- 0 until columnNum) yield {

        matrix(i)(j) += other(i)(j)

      }

    }

    this

  }

  def -(other: DenseMatrix): DenseMatrix = {

    this + (other * (-1))

  }

  def *(scalar: Double): DenseMatrix = {

    for (i <- 0 until rowNum) yield {

      for (j <- 0 until columnNum) yield {

        matrix(i)(j) *= scalar

      }

    }

    this

  }

}

object DenseMatrix {

  def main(args: Array[String]): Unit = {}

}

向量：

package utils

import scala.collection.mutable.HashMap

import org.apache.spark.util.Vector

/**

 * 定義一個(gè)基于HashMap的稀疏向量

 */

class SparserVector(dimNum: Int) {

  var elements = new HashMap[Int, Double]

  def insert(index: Int, value: Double) {

    elements += index -> value;

  }

  def *(scale: Double): Vector = {

    var x = new Array[Double](dimNum)

    elements.keySet.foreach(k => x(k) = scale * elements.get(k).get);

    Vector(x)

  }

}

object SparserVector {

  def main(args: Array[String]): Unit = {}

}

當(dāng)前標(biāo)題：sparkMLlib之零構(gòu)建通用的解析矩陣程序
轉(zhuǎn)載來(lái)于：http://redsoil1982.com.cn/article20/pooico.html

成都網(wǎng)站建設(shè)公司_創(chuàng)新互聯(lián)，為您提供面包屑導(dǎo)航、網(wǎng)頁(yè)設(shè)計(jì)公司、ChatGPT、商城網(wǎng)站、微信公眾號(hào)、靜態(tài)網(wǎng)站

廣告

聲明：本網(wǎng)站發(fā)布的內(nèi)容（圖片、視頻和文字）以用戶(hù)投稿、用戶(hù)轉(zhuǎn)載內(nèi)容為主，如果涉及侵權(quán)請(qǐng)盡快告知，我們將會(huì)在第一時(shí)間刪除。文章觀點(diǎn)不代表本網(wǎng)站立場(chǎng)，如需處理請(qǐng)聯(lián)系客服。電話：028-86922220；郵箱：631063699@qq.com。內(nèi)容未經(jīng)允許不得轉(zhuǎn)載，或轉(zhuǎn)載時(shí)需注明來(lái)源： 創(chuàng)新互聯(lián)