对于集群，Mahout输入需要采用向量形式。有两种类型的向量实现。一个是稀疏向量，另一个是密集向量。
两者的区别是什么？
稀疏和密集的使用场景？
从概念上讲，稀疏向量中的大多数值都是零，而密集向量中的值则不是。密集矩阵和稀疏矩阵也是如此。术语稀疏和密集通常描述这些性质，而不仅仅是在Mahout中。
在Mahout中，DenseVector假设没有太多的零条目，因此"将向量实现为双精度数组"（org.apache.Mahout.math.DenseVector）。相比之下，AbstractVector的稀疏向量实现，例如RandomAccessSparseVector和SequentialAccessSparseVector，使用不同的数据结构，根本不存储零值。
取哪一个取决于要存储在向量中的数据。如果您期望的大多是零值，则稀疏向量实现将更节省空间，但是，如果您将其用于只有几个零值的数据，则会引入大量数据结构开销，这可能会导致性能下降。
密集矢量与稀疏矢量的选择不会影响矢量的计算结果，只会影响内存使用率和计算速度。