Spark mlib的本地向量有两种：
DenseVctor ：稠密向量 其创建方式 Vector.dense(数据)
SparseVector ：稀疏向量 其创建方式有两种：
方法一：Vector.sparse(向量长度，索引数组，与索引数组所对应的数值数组)
方法二：Vector.sparse(向量长度，（索引，数值），（索引，数值），（索引，数值），...(索引，数值))
示例：
比如向量（1,0,3,4）的创建有三种方法：
稠密向量：直接Vectors.dense(1,0,3,4)
稀疏向量：
方法一：Vector.sparse(4,(0,2,3),(1,3,4)) (0,2,3)
表示该向量的第0个，第2个，第3个位置，(1,3,4) 表示（0,2,3）位置对应的数值分别为1,3,4
方法二：Vector.sparse(4,(0,1),(2,3),(3,4))
（0,1）就是（索引，数值）的形式。位置0的数值为1, 位置2的数值为3,位置3的数值为4。