MLlib特征变换方法

Spark1.6.2.2.3

PCA

算法介绍：

        主成分分析是一种统计学方法，它使用正交转换从一系列可能相关的变量中提取线性无关变量集，提取出的变量集中的元素称为主成分。使用PCA方法可以对变量集合进行降维。下面的示例将会展示如何将5维特征向量转换为3维主成分向量。

scala代码

import org.apache.spark.ml.feature.PCA  
import org.apache.spark.ml.linalg.Vectors  
  
val data = Array(  
  Vectors.sparse(5, Seq((1, 1.0), (3, 7.0))),  
  Vectors.dense(2.0, 0.0, 3.0, 4.0, 5.0),  
  Vectors.dense(4.0, 0.0, 0.0, 6.0, 7.0)  
)  
val df = spark.createDataFrame(data.map(Tuple1.apply)).toDF("features")  
val pca = new PCA()  
  .setInputCol("features")  
  .setOutputCol("pcaFeatures")  
  .setK(3)  
  .fit(df)  
val pcaDF = pca.transform(df)  
val result = pcaDF.select("pcaFeatures")  
result.show()

由于是spark1.6.2。api有些不能用。

OneHotEncoder

算法介绍：

独热编码将标签指标映射为二值向量，其中最多一个单值。这种编码被用于将种类特征使用到需要连续特征的算法，如逻辑回归等。

scala代码

import org.apache.spark.ml.feature.{OneHotEncoder, StringIndexer}  
  
val df = spark.createDataFrame(Seq(  
  (0, "a"),  
  (1, "b"),  
  (2, "c"),  
  (3, "a"),  
  (4, "a"),  
  (5, "c")  
)).toDF("id", "category")  
  
val indexer = new StringIndexer()  
  .setInputCol("category")  
  .setOutputCol("categoryIndex")  
  .fit(df)  
val indexed = indexer.transform(df)  
  
val encoder = new OneHotEncoder()  
  .setInputCol("categoryIndex")  
  .setOutputCol("categoryVec")  
val encoded = encoder.transform(indexed)  
encoded.select("id", "categoryVec").show()

参考网址：http://blog.csdn.net/liulingyuan6/article/details/53397780