正確答案是：A: `val pos = LabeledPoint(1.0, Vectors.dense(1.0, 0.0, 3.0))`

### 分析：

- **LabeledPoint** 是一個(gè)用于存儲(chǔ)標(biāo)簽和特征向量的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，常用于機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)中，如Apache Spark的MLlib。

- **Vectors.dense(1.0, 0.0, 3.0)** 是用于創(chuàng)建密集型向量（dense vector）的正確方式，表示向量 (1.0, 0.0, 3.0)。

下面是對(duì)各個(gè)選項(xiàng)的分析：

- **A: `val pos = LabeledPoint(1.0, Vectors.dense(1.0, 0.0, 3.0))`**
- 這是正確的使用方式。首先創(chuàng)建一個(gè)標(biāo)簽為1.0的`LabeledPoint`，然后使用`Vectors.dense()`正確生成密集型向量。

- **B: `val pos = LabeledPoint(1.0, (1.0, 0.0, 3.0))`**
- 錯(cuò)誤。這種寫法直接將一個(gè)元組 (1.0, 0.0, 3.0) 作為參數(shù)傳遞，而不是使用`Vectors.dense()`，因此會(huì)導(dǎo)致編譯錯(cuò)誤。

- **C: `val pos = LabeledPoint(Vectors.dense(1.0, 0.0, 3.0), 1.0)`**
- 錯(cuò)誤。參數(shù)順序不正確，`LabeledPoint`的構(gòu)造函數(shù)要求第一個(gè)參數(shù)是標(biāo)簽，第二個(gè)參數(shù)是特征向量。

- **D: `val pos = LabeledPoint((1.0, 0.0, 3.0),1.0)`**
- 錯(cuò)誤。同B選項(xiàng)一樣，將元組作為參數(shù)傳遞，而不是向量對(duì)象，會(huì)導(dǎo)致編譯錯(cuò)誤。

因此，只有選項(xiàng)A是正確的。