import org.apache. spark.mllib.linalg.{Vector,Vectors}import org.apache.spark.ml.feature.OneHotEncoder import org. apache.spark.ml.Pipeline val tovec = udf[Vector,Double] { (a) => Vectors.dense(a)} val encodeFamHist = udf[Double, String]( _ match { case "Absent" => 0.0 case "Present" => 1.0}) val data = base.withColumn("famhist",encodeFamHist('famhist)).withColumn("chd",'chd.cast("Double")) val chdEncoder = new OneHotEncoder().setInputCol("chd").set0utputCol("chd_categorical") val famhistencoder = new OneHotEncoder().setInputCol("famhist").set0utputCol("famhist_categorical") val pipeline = new Pipeline().setStages(Array(chdEncoder, famhistEncoder)) val encoded = pipeline.fit(data).transform(data)

可以看出这是一个Spark的代码段，主要是对数据进行处理和编码。首先定义了一个tovec函数，将输入的Double类型数据转换为Spark的Vector类型。然后定义了一个encodeFamHist函数，将输入的字符串类型数据（"Absent"或"Present"）编码为0或1。接着将数据集中的"famhist"列使用encodeFamHist函数进行编码，并将"chd"列转换为Double类型。然后定义了两个OneHotEncoder对象，分别用于对"chd"列和"famhist"列进行独热编码。最后使用Pipeline对象将这两个编码器串联起来，对数据集进行编码。

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import org.apache.spark.ml.feature.PCA import org.apache.spark.ml.linalg.{Vectors,Vector} import org.apache.spark.sql.SparkSession object First_Question { /******************* Begin *******************/ // 定义样例类 def main(args: Array[String]): Unit = { // 创建 SparkSession 对象 // 导入隐式转换 // 读取训练集并进行数据处理 // 读取测试集并进行数据处理 // 进行 PCA 分析 // 训练测试集 // 输出结果 // 释放资源 /******************* End *******************/ } }

这段代码是用 Scala 语言编写的，主要目的是实现 PCA（Principal Component Analysis，主成分分析）算法。代码中使用了 Apache Spark 的机器学习库 MLlib 中的 PCA 类和 Vector 类，以及 Spark SQL 中的 SparkSession 类。该代码定义了一个名为 First_Question 的对象，其中包含一个名为 main 的方法。在该方法中，代码通过 SparkSession 对象创建了一个 Spark 应用程序，并对训练集和测试集进行数据处理和 PCA 分析，最终输出结果。

spark mllib余弦相似性计算三维向量的相似性系数的可用代码

下面是使用Spark MLlib计算三维向量余弦相似性的代码：

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。