線形代数マトリックスアプリケーションプログラムのアルゴリズムのMLlib理解
理解マトリックス：
マトリックスカプセル化された数学的な言語のセット、行列乗算の数、いわゆるデータマトリクス係数の数で乗算される行列であり、行列の各行は、行列係数である。行列転置後各列
行列X：
（パッケージベクトルX）
ベクトルX
（X特性Xの数である）
X [30,165,60,2000]
様々な特徴は、行列Xにグループ化されているCである
[30,165,60,2000]
[29,170,66,3000]
[28,176,65,4500]
有意マトリックス：発現ベクターは、よりコンパクトで、より洗練されたように、
C Cに2は、各ベクトルの内側表す 2（ここで* 2の各々 ）
例えば、私は優れた値式の人に聞きたい：
年齢*（ - 0.1）+高さ*（2）+重量*（ - 0.3）+売上高*（3）
我々は便宜上、我々は行列Cを計算する行列における
[30,165,60,2000]
[29,170,66,3000]
[28,176,65,4500]
転置CTの：
30 29 28
165 170 176
60 66 65
2000 3000 4500
係数行列P：
[-0.1,2、-0.3,3]
CT：私たちの需要は優れた値の行列見つけることであるP
行列CTを|係数行列P
30 29 28 | -0.1
165 170 176 | 2
60 66 65 | -0.3
2000 3000 4500 | 3
行列CTの係数行列P 3人を取得します結果
30 -0.1 * | * 29 -0.1 | -0.1 * 28
165 * 2 | * 2 170 | 176 * 2
60 * -0.3 | 66 * -0.3 | -0.3 65 *
2000 * 3 | * 3 3000 | 4500 * 3
GET：
6309 | 9376.2 | 9128.5 3つの結果
、私は係数行列Pがある場合は[-0.2,1.5を、-0.2,4] 3つの結果を同じ方法で受信し続ける：
7012 | 8900 | 8600 3つの結果
CT == * P> 6309 | 9376.2 | 9128.5
7012 | 8900 | 8600回
の結果と結果の行列を形成する
重要性マトリックスは、比較結果を容易にするため、計算を容易に、発現を促進するためにデータを転置！
