一、mahout三种向量：
在mahout中，向量被实现为三个不同的类，每个类都是针对不同场景优化的：DenseVector、RandomAccessSparseVector和SequentialAccessSparseVector。
1、DenseVector可被视为一个double型数组，其大小为数据中的特征个数。因为不管数组的元素之是不是0，数组中所有元素都被预先分配了空间。我们称之为密集的（dense)。
2、RandomAccessSparseVector被实现为integer型和double型之间的一个HashMap，只有非零元素被分配空间。因此，这类向量被成为稀疏向量。
3、SequentialAccessSparseVector实现为两个并列的数组，一个是integer型另一个是double型。其中只保留了非零元素。与面向随机访问的RandomAccessSparseVector不同，它是为顺序读取而优化的。
二、向量选择：
具体选择那种实现依赖于算法。如果算法要对向量的值做许多随机插入和更新，就适合使用像DenseVector和RandomAccessSparseVector这样支持快速随机访问的实现。另一方面，而对于像k-means聚类这样反复计算向量大小的算法，SequentialAccessSparseVector实现的执行速度就会比RandomAccessSparseVector更快。
三、如何将对象转化为向量：
在算法中，每个对象都要转化成一个n维向量。其维度数与对象的特征个数相同。
比如，一堆苹果，他们有不同的形状，重量，颜色。其中有一个苹果，它的形状是3（圆），重量是0.1（kg），颜色绿色600（波长）
那么每个苹果可以对应为向量（3，0.1，600）
但是现在维度有一个问题，就是颜色维度的值将主导最终的结果，比如，一个相对较小的10nm的色差会相当于100倍的重量差异。不过我们可以通过不同维度加权解决这个问题。