scala - プレーンな Apache Spark Matrix で SVD を実行するにはどうすればよいですか?

Question

Apache Spark Matrix でさらに操作を実行する方法を見つけようとしています。私は単純なものを作成しRowMatrix、それから共分散行列を作成しました。ただし、例/ドキュメントを見ると、次に何をすべきかわかりません。これまでの私のコードは次のとおりです。

  def computeCovarianceMatrix(pixelMatrix: Array[Array[Double]]): Matrix = {
    // parallelize the data into Spark
    val data = SparkService.context.parallelize(pixelMatrix)
    val rows = data.map(s => Vectors.dense(s))

    val matrix = new RowMatrix(rows)
    matrix.computeCovariance()
  }

私がやりたいことは、次のような単純なものです(疑似コード):

val covarianceMatrix = computeCovarianceMatrix(pixelMatrix)
val rows = covarianceMatrix.toArray.map(s => Vectors.dense(s))
val matrix = RowMatrix(rows)
matrix.computeSVD(k)

ここで助けてくれる人に感謝します:)