火花矩阵上的基本线性代数

Question

我想上存储为在此描述的火花RowMatrix矩阵运行一些基本线性代数运算（具体地转置，点积，和倒数）这里（使用Python API）。按照文档中的示例（就我而言，矩阵中将有更多行，因此需要 Spark），假设我有这样的内容：

from pyspark.mllib.linalg.distributed import RowMatrix
# Create an RDD of vectors.
rows = sc.parallelize([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]])
# Create a RowMatrix from an RDD of vectors.
mat = RowMatrix(rows)

给定这样一个分布式矩阵，是否有用于进行矩阵转置和点积的现有例程，例如：

dot(mat.T,mat)

或矩阵逆？

inverse(mat)

我似乎无法在文档中找到关于此的任何内容。寻找 (a) 指向相关文档的指针或 (b) 自己实现的方法。

Answer 1

目前（Spark 1.6.0）pyspark.mllib.linalg.distributedAPI 仅限于基本操作，如计算行/列和类型之间的转换。

Scala API 支持更广泛的方法集，包括乘法 ( RowMatrix.multiply, Indexed.RowMatrix.multiply)、转置、SVD ( IndexedRowMatrix.computeSVD)、QR 分解 ( RowMatrix.tallSkinnyQR)、格拉姆矩阵计算 ( computeGramianMatrix)、PCA ( RowMatrix.computePrincipalComponents)，可用于实现更复杂的线性代数函数。