机器学习概念之特征选择（Feature selection）之VectorSlicer算法介绍

　　不多说，直接上干货！

VectorSlicer

算法介绍：

VectorSlicer是一个转换器，输入特征向量，输出原始特征向量子集。VectorSlicer接收带有特定索引的向量列，通过对这些索引的值进行筛选得到新的向量集。

可接受如下两种索引：

　　1、整数索引，setIndices()。

　　2、字符串索引代表向量中特征的名字，此类要求向量列有AttributeGroup，因为该工具根据Attribute来匹配名字字段。

　　指定整数或者字符串类型都是可以的。

　　另外，同时使用整数索引和字符串名字也是可以的。不允许使用重复的特征，所以所选的索引或者名字必须是没有独一的。

　　注意如果使用名字特征，当遇到空值的时候将会报错。

　　输出将会首先按照所选的数字索引排序（按输入顺序），其次按名字排序（按输入顺序）。

示例：
　　假设我们有一个DataFrame含有userFeatures列：

userFeatures

------------------

[0.0, 10.0, 0.5]

　　userFeatures是一个向量列包含3个用户特征。假设userFeatures的第一列全为0，我们希望删除它并且只选择后两项。我们可以通过索引setIndices(1,2)来选择后两项并产生一个新的features列：

userFeatures     | features

------------------|-----------------------------

[0.0, 10.0, 0.5] | [10.0, 0.5]

　　假设我们还有如同["f1","f2", "f3"]的属性，那可以通过名字setNames("f2","f3")的形式来选择：

userFeatures     | features

------------------|-----------------------------

[0.0, 10.0, 0.5] | [10.0, 0.5]

["f1", "f2","f3"] | ["f2", "f3"]

　　具体编程见

Spark MLlib编程API入门系列之特征选择之向量选择（VectorSlicer）