Spark VectorSlice 向量切片

VectorSlicer是一种转换器，它接受特征向量并输出带有原始特征子数组的新特征向量。这对于从向量列中提取特征很有用。

VectorSlicer接受具有指定索引的向量列，然后输出一个新的向量列，其值通过这些索引选择。索引有两种类型，

    整数索引，代表向量setIndices（）的索引。

    字符串索引，表示向量中的要素名称setNames（）。这需要向量列具有AttributeGroup，因为实现在Attribute的名称字段上匹配。

以整数和字符串指定均可接受。此外，可以同时使用整数索引和字符串名称。必须至少选择一项功能。不允许同时选择相同的特征项，因此所选索引和名称之间不能有重叠。请注意，如果选择了特征名称，则在遇到空输入属性时将引发异常。

输出矢量将首先对具有选定索引的特征（以给定的顺序）进行排序，然后是选定名称（以给定的顺序）进行排序。

package com.home.spark.ml

import java.util

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.ml.attribute.{Attribute, AttributeGroup, NumericAttribute}
import org.apache.spark.ml.feature.VectorSlicer
import org.apache.spark.ml.linalg.Vectors
import org.apache.spark.sql.types.StructType
import org.apache.spark.sql.{Row, SparkSession}

/**
  * @Description: 向量切片
  *  此类采用特征向量，并输出带有原始特征子数组的新特征向量。
  *
  *  可以使用索引（setIndices（））或名称（setNames（））来指定功能的子集。 必须至少选择一项功能。 不允许使用重复功能，因此所选索引和名称之间不能有重叠。
  *
  *  输出矢量将首先对具有选定索引的要素（以给定的顺序）进行排序，然后是选定名称（以给定的顺序）进行排序。
  **/
object Ex_VectorSlicer {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf: SparkConf = new SparkConf(true).setMaster("local[2]").setAppName("spark ml")
    val spark = SparkSession.builder().config(conf).getOrCreate()
    val data = util.Arrays.asList(
      Row(Vectors.sparse(3, Seq((0, -2.0), (1, 2.3)))),
      Row(Vectors.dense(-2.0, 2.3, 0.0))
    )

    val defaultAttr = NumericAttribute.defaultAttr
    val attrs = Array("f1", "f2", "f3").map(defaultAttr.withName)
    val attrGroup = new AttributeGroup("userFeatures", attrs.asInstanceOf[Array[Attribute]])

    val dataset = spark.createDataFrame(data, StructType(Array(attrGroup.toStructField())))

    val slicer = new VectorSlicer().setInputCol("userFeatures").setOutputCol("features")

    slicer.setIndices(Array(1)).setNames(Array("f3"))
    // or slicer.setIndices(Array(1, 2)), or slicer.setNames(Array("f2", "f3"))

    val output = slicer.transform(dataset)
    output.show(false)

    val dataset2 = spark.createDataFrame(
      Seq(
        (0, 18, 1.0, Vectors.dense(0.0, 10.0, 0.5,99.0,100), 1.0),
        (0, 18, 1.0, Vectors.dense(0.0, 11.0,15.0,22.0,101), 0.0))
    ).toDF("id", "hour", "mobile", "userFeatures", "clicked")

    val slicer2 = new VectorSlicer().setInputCol("userFeatures").setOutputCol("features")
    slicer2.setIndices(Array(1,3,4))

    val result = slicer2.transform(dataset2)
    result.show(false)

    spark.stop()
  }
}

+--------------------+-------------+
|userFeatures        |features     |
+--------------------+-------------+
|(3,[0,1],[-2.0,2.3])|(2,[0],[2.3])|
|[-2.0,2.3,0.0]      |[2.3,0.0]    |
+--------------------+-------------+

+---+----+------+--------------------------+-------+-----------------+
|id |hour|mobile|userFeatures              |clicked|features         |
+---+----+------+--------------------------+-------+-----------------+
|0  |18  |1.0   |[0.0,10.0,0.5,99.0,100.0] |1.0    |[10.0,99.0,100.0]|
|0  |18  |1.0   |[0.0,11.0,15.0,22.0,101.0]|0.0    |[11.0,22.0,101.0]|
+---+----+------+--------------------------+-------+-----------------+