Spark VectorIndexer

1、概念

提高决策树或随机森林等ML方法的分类效果。
VectorIndexer是对数据集特征向量中的类别（离散值）特征（index categorical features categorical features ）进行编号。
它能够自动判断那些特征是离散值型的特征，并对他们进行编号，
具体做法是通过设置一个maxCategories，特征向量中某一个特征不重复取值个数小于maxCategories，则被重新编号为0～K（K<=maxCategories-1）。
某一个特征不重复取值个数大于maxCategories，则该特征视为连续值，不会重新编号（不会发生任何改变）
假设maxCategories=5，那么特征列中非重复取值小于等于5的列将被重新索引
为了索引的稳定性，规定如果这个特征值为0，则一定会被编号成0，这样可以保证向量的稀疏度
maxCategories缺省是20

2、example

//定义输入输出列和最大类别数为5，某一个特征（即某一列）中多于5个取值视为连续值
VectorIndexerModel featureIndexerModel=new VectorIndexer()
                 .setInputCol("features")
                 .setMaxCategories(5)
                 .setOutputCol("indexedFeatures")
                 .fit(rawData);
//加入到Pipeline
Pipeline pipeline=new Pipeline()
                 .setStages(new PipelineStage[]
                         {labelIndexerModel,
                         featureIndexerModel,
                         dtClassifier,
                         converter});
pipeline.fit(rawData).transform(rawData).select("features","indexedFeatures").show(20,false);
//显示如下的结果：        
+-------------------------+-------------------------+
|features                 |indexedFeatures          |
+-------------------------+-------------------------+
|(3,[0,1,2],[2.0,5.0,7.0])|(3,[0,1,2],[2.0,1.0,1.0])|
|(3,[0,1,2],[3.0,5.0,9.0])|(3,[0,1,2],[3.0,1.0,2.0])|
|(3,[0,1,2],[4.0,7.0,9.0])|(3,[0,1,2],[4.0,3.0,2.0])|
|(3,[0,1,2],[2.0,4.0,9.0])|(3,[0,1,2],[2.0,0.0,2.0])|
|(3,[0,1,2],[9.0,5.0,7.0])|(3,[0,1,2],[9.0,1.0,1.0])|
|(3,[0,1,2],[2.0,5.0,9.0])|(3,[0,1,2],[2.0,1.0,2.0])|
|(3,[0,1,2],[3.0,4.0,9.0])|(3,[0,1,2],[3.0,0.0,2.0])|
|(3,[0,1,2],[8.0,4.0,9.0])|(3,[0,1,2],[8.0,0.0,2.0])|
|(3,[0,1,2],[3.0,6.0,2.0])|(3,[0,1,2],[3.0,2.0,0.0])|
|(3,[0,1,2],[5.0,9.0,2.0])|(3,[0,1,2],[5.0,4.0,0.0])|
+-------------------------+-------------------------+
结果分析：特征向量包含3个特征，即特征0，特征1，特征2。如Row=1,对应的特征分别是2.0,5.0,7.0.被转换为2.0,1.0,1.0。
我们发现只有特征1，特征2被转换了，特征0没有被转换。这是因为特征0有6中取值（2，3，4，5，8，9），多于前面的设置setMaxCategories(5)
，因此被视为连续值了，不会被转换。
特征1中，（4，5，6，7，9）-->(0,1,2,3,4)
特征2中,  (2,7,9)-->(0,1,2)