1.//创建一个稠密向量
val dv : Vector = Vector.dense(1.0,0.0,3.0);
//创建一个稀疏向量（第一种方式）
val sv1: Vector = Vector.sparse(3, Array(0,2), Array(1.0,3.0));
//创建一个稀疏向量（第二种方式）
val sv2 : Vector = Vector.sparse(3, Seq((0,1.0),(2,3.0)))
对于稀疏向量，当采用第二种方式时，3表示此向量的长度，后面的比较直观，Seq里面每一对都是(索引，值）的形式。
决策树的缺点：
1 对那些各类别数据量不一致的数据，在决策树种，信息增益的结果偏向那些具有更多数值的特征；
2 容易过拟合；
3 忽略了数据集中属性之间的相关性。
val dv : Vector = Vector.dense(1.0,0.0,3.0);
//创建一个稀疏向量（第一种方式）
val sv1: Vector = Vector.sparse(3, Array(0,2), Array(1.0,3.0));
//创建一个稀疏向量（第二种方式）
val sv2 : Vector = Vector.sparse(3, Seq((0,1.0),(2,3.0)))
对于稀疏向量，当采用第二种方式时，3表示此向量的长度，后面的比较直观，Seq里面每一对都是(索引，值）的形式。
决策树的缺点：
1 对那些各类别数据量不一致的数据，在决策树种，信息增益的结果偏向那些具有更多数值的特征；
2 容易过拟合；
3 忽略了数据集中属性之间的相关性。