Spark机器学习库中包含了两种实现方式，一种是spark.mllib，这种是基础的API，基于RDDs之上构建，另一种是spark.ml，这种是higher-level API，基于DataFrames之上构建，spark.ml使用起来比较方便和灵活。
Spark机器学习中关于特征处理的API主要包含三个方面：特征提取、特征转换与特征选择。本文通过例子介绍和学习Spark.ml中提供的关于特征处理API中的特征选择（Feature Selectors）部分。
特征选择（Feature Selectors）
1. VectorSlicer
VectorSlicer用于从原来的特征向量中切割一部分，形成新的特征向量，比如，原来的特征向量长度为10，我们希望切割其中的5~10作为新的特征向量，使用VectorSlicer可以快速实现。
大数据/机器学习交流群：724693112 欢迎大家一起交流学习~
package com.lxw1234.spark.features.selectors
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.ml.attribute.{Attribute, AttributeGroup, NumericAttribute}
import org.apache.spark.ml.feature.VectorSlicer
import org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors
import org.apache.spark.sql.Row
import org.apache.spark.sql.types.StructType
/**
* By http://lxw1234.com
*/
object TestVectorSlicer extends App {
val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("lxw1234.com")
val sc = new SparkContext(conf)
val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)
import sqlContext.implicits._
//构造特征数组
val data = Array(Row(Vectors.dense(-2.0, 2.3, 0.0)))
//为特征数组设置属性名（字段名），分别为f1 f2 f3
val defaultAttr = NumericAttribute.defaultAttr
val attrs = Array("f1", "f2", "f3").map(defaultAttr.withName)
val attrGroup = new AttributeGroup("userFeatures", attrs.asInstanceOf[Array[Attribute]])
//构造DataFrame
val dataRDD = sc.parallelize(data)
val dataset = sqlContext.createDataFrame(dataRDD, StructType(Array(attrGroup.toStructField())))
print("原始特征：")
dataset.take(1).foreach(println)
//构造切割器
var slicer = new VectorSlicer().setInputCol("userFeatures").setOutputCol("features")
//根据索引号，截取原始特征向量的第1列和第3列
slicer.setIndices(Array(0,2))
print("output1: ")
slicer.transform(dataset).select("userFeatures", "features").first()
//根据字段名，截取原始特征向量的f2和f3
slicer = new VectorSlicer().setInputCol("userFeatures").setOutputCol("features")
slicer.setNames(Array("f2","f3"))
print("output2: ")
slicer.transform(dataset).select("userFeatures", "features").first()
//索引号和字段名也可以组合使用，截取原始特征向量的第1列和f2
slicer = new VectorSlicer().setInputCol("userFeatures").setOutputCol("features")
slicer.setIndices(Array(0)).setNames(Array("f2"))
print("output3: ")
slicer.transform(dataset).select("userFeatures", "features").first()
}
程序运行输出为：
原始特征：
[[-2.0,2.3,0.0]]
output1:
org.apache.spark.sql.Row = [[-2.0,2.3,0.0],[-2.0,0.0]]
output2:
org.apache.spark.sql.Row = [[-2.0,2.3,0.0],[2.3,0.0]]
output3:
org.apache.spark.sql.Row = [[-2.0,2.3,0.0],[-2.0,2.3]]
2. RFormula
RFormula用于将数据中的字段通过R语言的Model Formulae转换成特征值，输出结果为一个特征向量和Double类型的label。关于R语言Model Formulae的介绍可参考：https://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/stats/html/formula.html
package com.lxw1234.spark.features.selectors
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.ml.feature.RFormula
/**
* By http://lxw1234.com
*/
object TestRFormula extends App {
val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("lxw1234.com")
val sc = new SparkContext(conf)
val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)
import sqlContext.implicits._
//构造数据集
val dataset = sqlContext.createDataFrame(Seq(
(7, "US", 18, 1.0),
(8, "CA", 12, 0.0),
(9, "NZ", 15, 0.0)
)).toDF("id", "country", "hour", "clicked")
dataset.select("id", "country", "hour", "clicked").show()
//当需要通过country和hour来预测clicked时候，
//构造RFormula，指定Formula表达式为clicked ~ country + hour
val formula = new RFormula().setFormula("clicked ~ country + hour").setFeaturesCol("features").setLabelCol("label")
//生成特征向量及label
val output = formula.fit(dataset).transform(dataset)
output.select("id", "country", "hour", "clicked", "features", "label").show()
}
程序输出：
3. ChiSqSelector
ChiSqSelector用于使用卡方检验来选择特征（降维）。
package com.lxw1234.spark.features.selectors
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.ml.feature.ChiSqSelector
import org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors
/**
* By http://lxw1234.com
*/
object TestChiSqSelector extends App {
val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("lxw1234.com")
val sc = new SparkContext(conf)
val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)
import sqlContext.implicits._
//构造数据集
val data = Seq(
(7, Vectors.dense(0.0, 0.0, 18.0, 1.0), 1.0),
(8, Vectors.dense(0.0, 1.0, 12.0, 0.0), 0.0),
(9, Vectors.dense(1.0, 0.0, 15.0, 0.1), 0.0)
)
val df = sc.parallelize(data).toDF("id", "features", "clicked")
df.select("id", "features","clicked").show()
//使用卡方检验，将原始特征向量（特征数为4）降维（特征数为3）
val selector = new ChiSqSelector().setNumTopFeatures(3).setFeaturesCol("features").setLabelCol("clicked").setOutputCol("selectedFeatures")
val result = selector.fit(df).transform(df)
result.show()
}
程序输出为：
