我有三个独立的rdd [mllib ....向量]，我需要将它们组合成一个rdd [mllib向量]。
val vvv = my_ds.map(x=>(scaler.transform(Vectors.dense(x(0))),Vectors.dense((x(1)/bv_max_2).toArray),Vectors.dense((x(2)/bv_max_1).toArray)))
更多信息： scaler =＆gt; StandardScaler bv_max _...只是来自breeze的DenseVector，以便进行规范化（x / max（x））
现在我需要将它们全部整合在一起 我得到（[1。]，[2。]，[3。]）和[[1。]，[2。]，[3。]] 但我需要[1.，2.，3。]作为一个载体
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最后我发现......我不知道这是否是最好的。
我有三维数据集，我需要在两个维度上执行x / max（x）规范化，并将standardScaler应用到另一个维度。 我的问题是，最后我有3个分开的矢量，例如： [[1.0]，[4,0]，[5.0]] [[2.0]，[5.0]，[6.0]] ................但我需要[1.0,4.0,5.0]，可以传递给KMeans。 我将上面的代码更改为：
val vvv = dsx.map(x=>scaler.transform(Vectors.dense(x.days_d)).toArray ++ (x.freq_d/bv_max_freq).toArray ++ (x.food_d/bv_max_food).toArray).map(x=>Vectors.dense(x(0),x(1),x(2)))