从org.apache.spark.mllib.linalg.Vector到DataFrame scala

org.apache.spark.mllib.linalg.Vector是Apache Spark中的一个类，用于表示稠密或稀疏向量。它是一个抽象类，提供了一些方法来操作向量数据。

Vector的分类：

1. 稠密向量（Dense Vector）：包含所有元素的向量，无论元素的值是多少。
2. 稀疏向量（Sparse Vector）：只包含非零元素的向量，以及非零元素的索引和值。

Vector的优势：

1. 高效存储：稀疏向量只存储非零元素，节省了存储空间。
2. 高效计算：Spark提供了针对向量的并行计算操作，可以快速处理大规模向量数据。

Vector的应用场景：

1. 机器学习：向量是机器学习算法中常用的数据表示形式，可以表示特征向量或样本向量。
2. 自然语言处理：向量可以表示文本的词袋模型或词嵌入模型，用于文本分类、情感分析等任务。
3. 推荐系统：向量可以表示用户的兴趣或物品的特征，用于推荐算法中的相似度计算或特征匹配。

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