Я пытаюсь реализовать KMeans using Apache Spark
.
val data = sc.textFile(irisDatasetString)
val parsedData = data.map(_.split(',').map(_.toDouble)).cache()
val clusters = KMeans.train(parsedData,3,numIterations = 20)
на котором появляется следующая ошибка:
error: overloaded method value train with alternatives:
(data: org.apache.spark.rdd.RDD[org.apache.spark.mllib.linalg.Vector],k: Int,maxIterations: Int,runs: Int)org.apache.spark.mllib.clustering.KMeansModel <and>
(data: org.apache.spark.rdd.RDD[org.apache.spark.mllib.linalg.Vector],k: Int,maxIterations: Int)org.apache.spark.mllib.clustering.KMeansModel <and>
(data: org.apache.spark.rdd.RDD[org.apache.spark.mllib.linalg.Vector],k: Int,maxIterations: Int,runs: Int,initializationMode: String)org.apache.spark.mllib.clustering.KMeansModel
cannot be applied to (org.apache.spark.rdd.RDD[Array[Double]], Int, numIterations: Int)
val clusters = KMeans.train(parsedData,3,numIterations = 20)
поэтому я попытался преобразовать Array [Double] в Vector, как показано здесь
scala> val vectorData: Vector = Vectors.dense(parsedData)
на котором я получил следующую ошибку:
error: type Vector takes type parameters
val vectorData: Vector = Vectors.dense(parsedData)
^
error: overloaded method value dense with alternatives:
(values: Array[Double])org.apache.spark.mllib.linalg.Vector <and>
(firstValue: Double,otherValues: Double*)org.apache.spark.mllib.linalg.Vector
cannot be applied to (org.apache.spark.rdd.RDD[Array[Double]])
val vectorData: Vector = Vectors.dense(parsedData)
Итак, я предполагаю, что org.apache.spark.rdd.RDD[Array[Double]]
не совпадает с Array [Double]
Как я могу продолжить свои данные как org.apache.spark.rdd.RDD[Array[Double]]
? или как я могу преобразовать org.apache.spark.rdd.RDD[Array[Double]] to Array[Double]
?