Spark Mllib里的向量标签概念、构成（图文详解）

在Spark Mllib中，向量标签是一个向量，用来表示数据的类别或者目标值。通常情况下，向量标签是一个稠密向量，其元素的取值范围可以是任意实数，但是通常为整数。下面是一个向量标签的示例：

(0.0, 1.0, 0.0)

这个向量标签表示一个三分类问题，其中第二个类别是正确的类别，其他两个类别是错误的类别。在构建分类模型时，我们需要将每个输入样本的向量标签转换为一个数字，代表该样本所属的类别。在Spark Mllib中，我们可以使用`StringIndexer`类来将字符串标签转换为数字标签。

除了向量标签，我们还需要构建特征向量，用来表示输入样本的各个特征。特征向量也是一个向量，通常为稠密向量，其元素的取值范围可以是任意实数。下面是一个特征向量的示例：

(3.0, 1.0, 2.0)

这个特征向量表示一个三维空间中的点，其中第一个元素表示该点在x轴上的坐标，第二个元素表示在y轴上的坐标，第三个元素表示在z轴上的坐标。

在构建分类模型时，我们需要将每个输入样本的特征向量和向量标签组合成一个LabeledPoint对象。LabeledPoint对象包含两个属性：features和label。其中features是特征向量，label是向量标签对应的数字。下面是一个LabeledPoint对象的示例：

LabeledPoint(1.0, (3.0, 1.0, 2.0))

这个LabeledPoint对象表示一个样本，其特征向量为(3.0, 1.0, 2.0)，向量标签对应的数字为1.0，代表该样本属于第一个类别。在Spark Mllib中，我们可以使用`org.apache.spark.mllib.regression.LabeledPoint`类来表示LabeledPoint对象。