Scalaは：RDD [LabelledPoint] RDD [（ロング、ベクトル）]

Question

に私は

私はので、私はLDAを実行することができますRDD[(Long,Vector)]に変換する（下記のコードでsparse0.sparseDataと表記）RDD[LabeledPoint]のデータを持って変換しますmllibパッケージでの解析。

私が管理することができる最高は.map方法でコンパイルされませんRDD[(Long,Vector)]にマップしようとLDA.run方法

を締結したときにコンパイルされませんRDD[(Long,Vector[Double])]へのマップです。 （エラーベクトルは型パラメータを取る）

私のマップ方法が蛇行しているように見えることは、明らかなものがないことを示唆している。任意のヒントを大幅

val mappedData:Map[Long,Vector[Double]]=sparse0.sparseData().collect().map 
{ 
     var count:Int=0 
    row => 
    count=count+1 
    new Tuple2[Long,Vector[Double]](count,row.features.toArray.toVector) 



}.toMap 

val mappedRDD=spark.sparkContext.parallelize(mappedData.toSeq) 

// Cluster the documents into three topics using LDA 
val ldaModel = new LDA().setK(3).run(mappedRDD) 

Answer 1

を理解されるであろうスカラVectorはmllib.linalg.Vectorと同じではありません。私はzipWithIndex

val mappedRDD = sparse0.sparseData().map(_.features).zipWithIndex.map(_.swap)