图 1 基于距离和基于概率分布模型的聚类问题
用户可以根据自己算法的需求选择合适的向量实现类，如果算法需要很多随机访问，应该选择 DenseVector 或者 RandomAccessSparseVector，如果大部分都是顺序访问，SequentialAccessVector 的效果应该更好。
介绍了向量的实现，下面我们看看如何将现有的数据建模成向量，术语就是“如何对数据进行向量化”，以便采用 Mahout 的各种高效的聚类算法。
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简单的整形或浮点型的数据
这种数据最简单，只要将不同的域存在向量中即可，比如 n 维空间的点，其实本身可以被描述为一个向量。
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枚举类型数据
这类数据是对物体的描述，只是取值范围有限。举个例子，假设你有一个苹果信息的数据集，每个苹果的数据包括：大小，重量，颜色等，我们以颜色为例，设苹果的颜色数据包括：红色，黄色和绿色。在对数据进行建模时，我们可以用数字来表示颜色，红色 =1，黄色 =2，绿色 =3，那么大小直径 8cm，重量 0.15kg，颜色是红色的苹果，建模的向量就是 <8, 0.15, 1>。
下面的清单 1 给出了对以上两种数据进行向量化的例子。
// 创建一个二维点集的向量组 public static final double[][] points = { { 1, 1 }, { 2, 1 }, { 1, 2 }, { 2, 2 }, { 3, 3 }, { 8, 8 }, { 9, 8 }, { 8, 9 }, { 9, 9 }, { 5, 5 }, { 5, 6 }, { 6, 6 }}; public static List<Vector> getPointVectors(double[][] raw) { List<Vector> points = new ArrayList<Vector>(); for (int i = 0; i < raw.length; i++) { double[] fr = raw[i]; // 这里选择创建 RandomAccessSparseVector Vector vec = new RandomAccessSparseVector(fr.length); // 将数据存放在创建的 Vector 中 vec.assign(fr); points.add(vec); } return points; } // 创建苹果信息数据的向量组 public static List<Vector> generateAppleData() { List<Vector> apples = new ArrayList<Vector>(); // 这里创建的是 NamedVector，其实就是在上面几种 Vector 的基础上， //为每个 Vector 提供一个可读的名字 NamedVector apple = new NamedVector(new DenseVector( new double[] {0.11, 510, 1}), "Small round green apple"); apples.add(apple); apple = new NamedVector(new DenseVector(new double[] {0.2, 650, 3}), "Large oval red apple"); apples.add(apple); apple = new NamedVector(new DenseVector(new double[] {0.09, 630, 1}), "Small elongated red apple"); apples.add(apple); apple = new NamedVector(new DenseVector(new double[] {0.25, 590, 3}), "Large round yellow apple"); apples.add(apple); apple = new NamedVector(new DenseVector(new double[] {0.18, 520, 2}), "Medium oval green apple"); apples.add(apple); return apples; }