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本节介绍和特征一起工作的算法，大致分为以下几类：

• 提取：从原始数据提取特征
• 转换：缩放，转换，或者修改特征
• 选择：从一个大的特征集合里面选择一个子集
• 局部敏感哈希(LSH)：这类算法能将特征变换与其他算法相结合

目录

• 特征提取
  • TF-IDF
  • Word2Vec
  • CountVectorizer
• 特征转换
  • 标记生成器(Tokenizer)
  • 停用词移除器(StopWordsRemover)
  • n-gram
  • 二值化
  • PCA
  • 多项式展开(PolynomialExpansion)
  • 离散余弦变换(Discrete Cosine Transform DCT)
  • StringIndexer
  • IndexToString
  • OneHotEncoder
  • VectorIndexer
  • Interaction
  • Normalizer
  • StandardScaler
  • MinMaxScaler
  • MaxAbsScaler
  • Bucketizer
  • ElementwiseProduct
  • SQLTransformer
  • VectorAssembler
  • QuantileDiscretizer
  • Imputer
• 特征选择
  • VectorSlicer
  • RFormula
  • ChiSqSelector
• 局部敏感哈希
  • LSH操作
    • 特征转换
    • 近似相似性join
    • 近似最近邻搜索
  • LSH算法
    • 欧几里德距离的随机投影
    • Jaccard距离最小hash

特征提取

TF-IDF
TF-IDF是在文本挖掘中广泛使用的特征向量化方法，以反映语料库中文档的词语的重要性。用t表示一个词，d表示一篇文档，D表示文档集， 词频TF(t, d)表示表示文档d中词t的个数，文档频率DF(t,D)表示在文档集D中词t出现的个数。如果我们仅仅用词频衡量重要性，非常容易出现那些 频频繁出现的词如the,of但表示出很少和文档有关的信息。如果一个词语在语料库中经常出现，这意味着它不携带关于特定文档的特殊信息。逆文档频率IDF是一个词语能提供多少信息的数值化表示。

IDF(t,D)=log((|D|+1)/(DF(t, D) + 1))

在这里，|D|是语料的总文档数，由于使用对数，如果一个词出现在所有文档中，则IDF值 为0，应用平滑项以避免分母为0。TF-IDF是度量TF和IDF的产物：

TF-IDF(t,d,D)=TF(t,d)*IDF(t,D)

词频和文档频率有很多定义的方法。在MLlib，我们分离TF和IDF，使其灵活。
TF：HashingTF和CountVectorizer都可以用来生成词频向量。
HashingTF是一个转换器，它接受词集合输入，并将这些集合转换为固定长度的特征向量。
在文本处理中，一个词语集合也许是一个词袋。HashingTF利用哈希技巧。原始特征被映射到索引通过使用Hash函数。Hash函数使用MurmurHash 3,然后根据映射的索引计算词频。这个方法避免了在大语料上成本昂贵的全局词索引map的计算方式，但是会存在潜在的hash冲突，也就是不同的词特征在hash后被映射成相同的词。为了减少冲突的机会，我们可以增加目标特征维度，即散列表的桶数。由于使用简单的模数将散列函数转换为列索引，建议使用两个幂作为特征维，否则不会将特征均匀地映射到列。默认的特征维度为2^18=262,144.可选的二进制切换参数控制词频计数。当设置为true时，所有非零频率计数设置为1.对于模拟二进制而不是整数计数的离散概率模型特别有用。
CountVectorizer 将一个文本文档转成词数向量，具体参考CountVectorizer
IDF:IDF是一个估计器，通过拟合数据集产生一个IDFModel。IDFModel输入特征向量（通过由HashingTF 或者 CountVectorizer创建）并且缩放每列。直观地说，它减少了在语料库中频繁出现的列。
注意：spark.ml 不提供文本分词，我们参照Stanford NLP Group和scalanlp/chalk.

示例
在下面的代码段中，我们从一组句子开始。我们用Tokenizer将每个句子分成单词。
对于每个句子（包的单词），我们使用HashingTF将该句子哈希成特征向量。我们使用IDF来重新缩放特征向量;这通常在使用文本作为功能时提高性能。然后，我们的特征向量可以被传递给学习算法。
参考HashingTF Scala docs和IDF Scala docs获得更详细的API

import org.apache.spark.ml.feature.{HashingTF, IDF, Tokenizer}

val sentenceData = spark.createDataFrame(Seq(
  (0.0, "Hi I heard about Spark"),
  (0.0, "I wish Java could use case classes"),
  (1.0, "Logistic regression models are neat")
)).toDF("label", "sentence")

val tokenizer = new Tokenizer().setInputCol("sentence").setOutputCol("words")
val wordsData = tokenizer.transform(sentenceData)

val hashingTF = new HashingTF()
  .setInputCol("words").setOutputCol("rawFeatures").setNumFeatures(20)

val featurizedData = hashingTF.transform(wordsData)
// alternatively, CountVectorizer can also be used to get term frequency vectors

val idf = new IDF().setInputCol("rawFeatures").setOutputCol("features")
val idfModel = idf.fit(featurizedData)

val rescaledData = idfModel.transform(featurizedData)
rescaledData.select("label", "features").show()

完整示例请参考spark仓库examples/src/main/scala/org/apache/spark/examples/ml/TfIdfExample.scala