在SparkML中关于特征的算法可分为Extractors（特征提取）、Transformers（特征转换）、Selectors（特征选择）三部分： Feature Extractors TF-IDFWord2VecCountVectorizer Feature Transformers TokenizerStopWordsRemover n n-gramBinarizerP

DataSource(数据源) 在本节中，我们将介绍如何在机器学习中使用数据源加载数据。除了一些通用的数据源，如 Parquet、CSV、JSON 和 JDBC 外，我们还提供了一些专门用于机器学习的数据源。 ###Image data source（图像数据源） 该图像数据源用于从目录加载图像文件，它可以通过 Java 库中的 ImageIO 加载压缩图像（jpeg、png 等）到原始图像表

Correlation(相关性) 计算两组数据之间的相关性在统计学中是一种常见的操作。在spark.ml中，我们提供了计算多组数据之间成对相关性的灵活性。目前支持的相关性方法是皮尔逊（Pearson）相关系数和斯皮尔曼（Spearman）相关系数。 相关性计算使用指定的方法为输入的向量数据集计算相关性矩阵。输出将是一个数据框，其中包含向量列的相关性矩阵。 import org.apache

本节介绍了用于处理特征的算法，大致可以分为以下几组： 提取（Extraction）：从“原始”数据中提取特征。转换（Transformation）：缩放、转换或修改特征。选择（Selection）：从更大的特征集中选择一个子集。局部敏感哈希（Locality Sensitive Hashing, LSH）：这类算法结合了特征转换的方面与其他算法。 ###Feature Extractors（特

正如大家所知道的MLLib这个算法包apache已经宣布只维护不更新了，所以大家如果做算法本人推荐使用ML的算法包。 原理的话本人就不在讲了，因为很多资料都写的比较清晰明白，这里我只写代码 本人在这里写了一些sparkml和mllib的示例入门程序 SparkML import org.apache.spark.ml.clustering.{KMeans, KMeansModel}im