spark mllib余弦相似性计算三维向量的相似性系数的可用代码
时间: 2024-02-19 19:03:02 浏览: 24
下面是使用Spark MLlib计算三维向量余弦相似性的代码:
```scala
import org.apache.spark.ml.feature.Word2Vec
import org.apache.spark.ml.linalg.{Vector, Vectors}
import org.apache.spark.sql.{Row, SparkSession}
// 创建SparkSession
val spark = SparkSession.builder()
.appName("Cosine Similarity Calculation")
.master("local[*]")
.getOrCreate()
// 创建数据集
val data = Seq(
Row(1, Vectors.dense(0.1, 0.2, 0.5)),
Row(2, Vectors.dense(0.2, 0.4, 0.6)),
Row(3, Vectors.dense(0.3, 0.6, 0.7))
)
val schema = List(
("id", IntegerType, true),
("vector", VectorType, true)
)
val df = spark.createDataFrame(
spark.sparkContext.parallelize(data),
StructType(schema)
)
// 计算余弦相似度
val vectorRdd = df.select("vector").rdd.map { case Row(v: Vector) => v }
val similarities = vectorRdd.cartesian(vectorRdd).map {
case (v1, v2) => (v1, v2, v1.dot(v2) / (v1.norm(2) * v2.norm(2)))
}
// 打印结果
similarities.foreach {
case (v1, v2, sim) => println(s"Similarity between $v1 and $v2 is $sim")
}
```
在上面的代码中,我们首先创建了一个包含三个三维向量的数据集,并创建了一个DataFrame。然后,我们使用DataFrame中的向量创建一个RDD,对RDD进行cartesian计算,从而得到所有向量之间的余弦相似度。最后,我们打印了结果。
需要注意的是,本示例中使用的是Spark的MLlib库,而不是Spark SQL的ML库。如果您使用的是Spark SQL的ML库,则需要使用VectorAssembler将向量拼接为一个特征向量,然后使用StandardScaler对特征向量进行标准化,最后使用SimilarityJoiner计算余弦相似度。