在MLlib中，向量和LabeledPoint是用于表示數(shù)據(jù)的基本結(jié)構(gòu)。我們來分析每個選項：

A: LabeledPoint是一種基于向量擴展得到的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
這個描述是正確的。LabeledPoint是一個數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，用于存儲機器學(xué)習(xí)算法中的標(biāo)記數(shù)據(jù)。它包含一個標(biāo)簽（通常是一個Double類型的數(shù)值）和一個特征向量（可以是密集的或稀疏的）。

B: 向量既可以是本地的也可以是分布式的
這個描述不準(zhǔn)確。在MLlib中，向量（Vector）本身是一個本地的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，用于在單個節(jié)點上表示數(shù)據(jù)。MLlib中的向量類有DenseVector和SparseVector，它們都是本地向量。分布式數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)通常是RDD（Resilient Distributed Dataset）或DataFrame，這些可以在集群上分布式存儲和處理。

C: MLlib中既可以定義稀疏向量也可以定義密集向量
這個描述是正確的。MLlib提供了DenseVector（密集向量）和SparseVector（稀疏向量）兩種類型，用于表示不同類型的特征向量。密集向量存儲所有的元素，而稀疏向量只存儲非零元素及其索引，以節(jié)省空間。

D: 在LabeledPoint中除了包含一個向量成員外，還包含一個Double類型的標(biāo)識成員
這個描述是正確的。LabeledPoint由一個標(biāo)簽（label）和一個特征向量（features）組成。標(biāo)簽通常是一個Double類型的數(shù)值，用于表示樣本的類別或目標(biāo)值。

因此，正確的答案是A、C和D。