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使用org.apache.spark.mllib.util.MLUtils包中的以下方法，將LIBSVM格式的二進制標記數據加載到RDD [LabeledPoint]中，具有自動確定的功能數量和分區的默認數量。如何將具有多個類的LibSVM文件轉換爲RDD [labelPoint]
def loadLibSVMFile(sc: SparkContext, path: String): RDD[LabeledPoint]
我的問題是用多類標籤加載數據？ 在多類標籤數據上使用此方法時...將其轉換爲二進制標籤數據.. 是否有將LibSVM格式的多類數據加載到RDD [LabeledPoint] ...？
有在同一個包一個多個方法結合以下描述
荷載標記數據在LIBSVM格式成RDD [LabeledPoint]，其中分區的默認號碼。
def loadLibSVMFile(sc: SparkContext, path: String, numFeatures: Int): RDD[LabeledPoint]
，但是當我試圖用這個,,有錯誤顯示「找到了詮釋，需要布爾」