,可以通过以下步骤实现:
import org.apache.spark.ml.feature.CountVectorizer
import org.apache.spark.ml.linalg.SparseVector
val toLibSVM = udf((vector: SparseVector) => {
val indices = vector.indices
val values = vector.values
val libsvm = new StringBuilder()
libsvm.append("0") // 假设所有样本的类别都为0
for (i <- indices.indices) {
libsvm.append(" ").append(indices(i) + 1).append(":").append(values(i))
}
libsvm.toString()
})
val libsvmData = vectorData.withColumn("libsvm", toLibSVM($"vector"))
在上述代码中,我们定义了一个UDF(用户自定义函数)来将稀疏向量转换为libsvm格式。然后,我们使用withColumn方法将转换后的libsvm格式存储在一个名为"libsvm"的新列中。
这是一个基本的将Scala CountVectorizer输出转换为libsvm格式的示例。根据具体的应用场景和需求,你可能需要进行一些自定义的修改和调整。对于更多关于Scala、CountVectorizer和libsvm的详细信息,你可以参考腾讯云的相关文档和产品介绍:
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