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package spark.DataDimensionReduction import org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors import org.apache.spark.mllib.linalg.distributed.RowMatrix import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf} /** * 数据降维 * 一个矩阵在计算过程中,将它在一个方向上进行拉伸,需要关心的是拉伸的幅度与方向. * 奇异值分解(SVD):一个矩阵分解成带有方向向量的矩阵相乘 * Created by eric on 16-7-24. */ object SVD { val conf = new SparkConf() //创建环境变量 .setMaster("local") //设置本地化处理 .setAppName("SVD") //设定名称 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) //读入行矩阵 val SVD = rm.computeSVD(2, computeU = true) //进行SVD计算 println(SVD) //打印SVD结果矩阵 //求 SVD 分解的矩阵 println("*********************") val u = SVD.U val s = SVD.s val v = SVD.V println(u, s, v) } }
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