1 矩阵与向量介绍
1.1 矩阵介绍
◆ Matrix :按照长方阵列排列的实数或复数的集合
◆ 矩阵在程序中以二维数组的形式存储,可以认为是一个二维表
◆ 矩阵可以进行加、减、数乘、叉乘、转置、共轭等运算
矩阵的基本运算
1.2 向量介绍
◆ Vector, 向量又称矢量,是有方向和大小的量
◆ 矩阵中的每一 行可以看做是个行向量,每一列就是一个列向量
◆ 向量也可以进行加、减、点积、转置等运算,与矩阵操作类似
◆ 向量既然是有大小的 ,模长就可以看做向量的大小
◆ 此外,向量还有范数的概念,常用的主要是p范数
p范数
最常用的范数就是p-范数。若
那么
当p取
的时候分别是以下几种最简单的情形：
1-范数：║x║1=│x1│+│x2│+…+│xn│
2-范数：║x║2=（│x1│2+│x2│2+…+│xn│2）1/2
∞-范数：║x║∞=max（│x1│，│x2│，…，│xn│）
2 Spark中实践向量的使用
◆ 在Spark中,向量是以对象形式存储的
◆ 我们在教程中,一般使用稠密向量,主要使用Vectors工厂方法生成
◆ 我们主要实践向量的创建和一些基本的操作
二者明显类是不同的
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转置
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叉乘
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