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Python pyspark RowMatrix.computeCovariance用法及代碼示例

本文簡要介紹 pyspark.mllib.linalg.distributed.RowMatrix.computeCovariance 的用法。

用法:

computeCovariance()

計算協方差矩陣，將每一行視為一個觀察值。

2.0.0 版中的新函數。

注意：

這不能在超過 65535 列的矩陣上計算。

例子：

>>> rows = sc.parallelize([[1, 2], [2, 1]])
>>> mat = RowMatrix(rows)
>>> mat.computeCovariance()
DenseMatrix(2, 2, [0.5, -0.5, -0.5, 0.5], 0)

相關用法


注：本文由純淨天空篩選整理自spark.apache.org大神的英文原創作品 pyspark.mllib.linalg.distributed.RowMatrix.computeCovariance。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。