特征变化--->特征向量中部分特征到类别索引的转换（VectorIndexer）

VectorIndexer：

倘若所有特征都已经被组织在一个向量中，又想对其中某些单个分量进行处理时，Spark ML提供了VectorIndexer类来解决向量数据集中的类别性特征转换。

通过为其提供maxCategories超参数，它可以自动识别哪些特征是类别型的，并且将原始值转换为类别索引。它基于不同特征值的数量来识别哪些特征需要被类别化，那些取值可能性最多不超过maxCategories的特征需要会被认为是类别型的。

package Spark_MLlib

import org.apache.spark.ml.feature.VectorIndexer
import org.apache.spark.ml.linalg.Vectors
import org.apache.spark.sql.SparkSession

object 特征变换_VectorIndexer {
  val spark=SparkSession.builder().master("local[2]").appName("IndexToString").getOrCreate()
  import spark.implicits._

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val data=Seq(
      Vectors.dense(-,,,,),
      Vectors.dense(-,,-,-,),
      Vectors.dense(,,,,),
      Vectors.dense(,,,,),
      Vectors.dense(,,,,)

    )
    val df=spark.createDataFrame(data.map(Tuple1.apply)).toDF("features")
    val indexer= new VectorIndexer().setInputCol("features").setOutputCol("indexed").setMaxCategories()  //那些取值可能性最多不超过maxCategories的特征会被认为是类别型的,进而将原始值转换为类别索引
    val indexer_model=indexer.fit(df)
    val categoricalFeatures= indexer_model.categoryMaps.keys.toSet
    println(s"Chose ${categoricalFeatures.size} categorical features: " + categoricalFeatures.mkString(", "))
   val indexed=indexer_model.transform(df)
    indexed.show(false)

  }
}

结果：

Chose 4 categorical features: 0, 1, 2, 3

+-------------------------+-----------------------+
|features                 |indexed                |
+-------------------------+-----------------------+
|[-1.0,1.0,1.0,8.0,56.0]  |[1.0,0.0,1.0,1.0,56.0] |
|[-1.0,3.0,-1.0,-9.0,88.0]|[1.0,1.0,0.0,0.0,88.0] |
|[0.0,5.0,1.0,10.0,96.0]  |[0.0,2.0,1.0,2.0,96.0] |
|[0.0,5.0,1.0,11.0,589.0] |[0.0,2.0,1.0,3.0,589.0]|
|[0.0,5.0,1.0,11.0,688.0] |[0.0,2.0,1.0,3.0,688.0]|
+-------------------------+-----------------------+