這篇文章主要介紹spark mllib中數(shù)據(jù)降維之如何實(shí)現(xiàn)奇異值分解，文中介紹的非常詳細(xì)，具有一定的參考價(jià)值，感興趣的小伙伴們一定要看完！

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運(yùn)行代碼如下

package spark.DataDimensionReduction

import org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors
import org.apache.spark.mllib.linalg.distributed.RowMatrix
import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf}

/**
  * 數(shù)據(jù)降維
  * 一個(gè)矩陣在計(jì)算過程中，將它在一個(gè)方向上進(jìn)行拉伸，需要關(guān)心的是拉伸的幅度與方向．
  * 奇異值分解(SVD)：一個(gè)矩陣分解成帶有方向向量的矩陣相乘
  * Created by eric on 16-7-24.
  */
object SVD {
  val conf = new SparkConf()                                     //創(chuàng)建環(huán)境變量
    .setMaster("local")                                             //設(shè)置本地化處理
    .setAppName("SVD")                              //設(shè)定名稱
  val sc = new SparkContext(conf)

  def main(args: Array[String]) {
    val data = sc.textFile("./src/main/spark/DataDimensionReduction/a.txt")
      .map(_.split(" ").map(_.toDouble))
      .map(line => Vectors.dense(line))

    val rm = new RowMatrix(data)                       //讀入行矩陣
    val SVD = rm.computeSVD(2, computeU = true)			 //進(jìn)行SVD計(jì)算
    println(SVD)			 //打印SVD結(jié)果矩陣
    //求　SVD 分解的矩陣
    println("*********************")
    val u = SVD.U
    val s = SVD.s
    val v = SVD.V

    println(u, s, v)
  }
}

a.txt

1 2 3 4
5 6 7 8
9 0 8 7
6 4 2 1

結(jié)果如下

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