什么数据规范化？
规范化（Normalization）是一种数据预处理技术，用于将不同范围的特征值映射到相同的范围内。其中，StandardScaler 是一种规范化的方法，它将特征值转换为均值为 0、方差为 1 的标准正态分布。
需要注意的是，StandardScaler 的使用需要对数据进行归一化，以确保每个特征值的范围相同。否则，具有较大范围的特征值可能会在标准化后对结果产生较大的影响。
为什么要对数据进行规范化处理?
对数据进行规范化处理有以下几个原因：
降低特征的重要性：在机器学习中，不同的特征通常具有不同的尺度和范围，这可能会导致某些特征在预测中具有较大的重要性。通过规范化处理，可以将所有特征缩放到相同的尺度和范围，降低特征的重要性，从而提高模型的稳定性和可靠性。
提高模型的精度：在某些机器学习算法中，例如K均值聚类和支持向量机，距离和相似度的度量对算法的结果产生很大影响。如果特征具有不同的尺度和范围，可能会导致距离和相似度的度量产生偏差，从而降低模型的精度。通过规范化处理，可以消除这种偏差，提高模型的精度。
加速模型的训练：在机器学习中，通常需要对数据进行多次迭代来训练模型。如果特征具有不同的尺度和范围，可能会导致收敛速度较慢，从而延长训练时间。通过规范化处理，可以提高收敛速度，加速模型的训练。
优化计算资源的利用：在大数据环境中，对数据进行规范化处理可以使得机器学习算法在分布式计算环境中更好地运行，从而充分利用计算资源，提高计算效率。
进行规范化处理可以提高模型的稳定性、可靠性、精度、训练速度和计算效率，从而更好地应用于实际场景中。
Spark ML 之 StandardScaler
StandardScaler 是 Spark ML 中的一个数据转换器，用于对数据进行规范化处理。它可以将数据集的每个特征按照均值和标准差进行转换，使得所有特征具有相同的尺度和范围，从而降低特征的重要性，提高模型的稳定性和可靠性。
Spark ML 应用示例
首先，引入 Spark ML 的依赖，这里不做过多的赘述了。
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-mllib_2.12</artifactId>
<version>3.0.0</version>
</dependency>
AI 代码解读
1.创建 SparkSession 对象
val spark: SparkSession = SparkSession
.builder
.master("local[*]")
.appName("Test")
.getOrCreate()
AI 代码解读
2.创建一个示例数据集，格式为 DataFrame
import spark.implicits._
val data: DataFrame = Seq(
(1.0, 2.0, 3.0),
(2.0, 3.0, 4.0),
(3.0, 4.0, 5.0)
).toDF("feature1","feature2","feature3")
AI 代码解读
3.将 DataFrame 转换为向量
val assembler: VectorAssembler = new VectorAssembler()
.setInputCols(Array("feature1", "feature2", "feature3"))
.setOutputCol("features")
val assemblerData: DataFrame = assembler.transform(data)
AI 代码解读
将所有的列都作为输入列]（"feature1", "feature2", "feature3"），转换为特征向量。
VectorAssembler 是 Spark MLlib 中的一个Transformer，其作用是将多个列组合成一个特征向量。
在机器学习中，通常需要将多个特征组合在一起作为模型的输入，而 VectorAssembler 可以很方便地完成这个任务，它可以将数据集中的多个列组合成一个稠密的向量或者一个稀疏的向量，这取决于输入的列和参数设置。
4.创建 StandardScaler 实例，并设置输入和输出列
val scaler = new StandardScaler()
.setInputCol("features")
.setOutputCol("scaled_features")
.setWithMean(true)
.setWithStd(true)
AI 代码解读
参数说明：
.setInputCol("features")设置输入列的名称为"features"，即指定要对哪个列的数据进行规范化处理。这里的"features"是我们在转换向量时DataFrame的输出列名。.setOutputCol("scaled_features")设置输出列的名称为"scaled_features"，即指定规范化处理后的数据要保存到哪个列。这个列名可以根据需要自行命名，不一定非得叫"scaled_features"。.setWithMean(true)设置是否将数据中心化，即将数据的均值设为0。默认值为false，即不中心化。.setWithStd(true)设置是否将数据标准化，即将数据除以标准差。默认值为true，即标准化数据，使得数据的均值为0，方差为1，从而将数据转化为标准正态分布。
中心化就是将数据减去其均值，使其以
0为中心点，也称为零均值化。具体来说，对于一个向量X，其中心化后的向量X'可以表示为：X' = X - mean(X)
其中mean(X)是向量X的均值。中心化后的向量X'的均值将会变为0，因为：mean(X') = mean(X - mean(X)) = mean(X) - mean(X) = 0
这样做的好处是，消除了数据的平移性，将数据转化为以0为中心的分布，便于不同指标之间的比较和加权。同时，中心化并不会改变数据的比例关系，也就是说，中心化后的数据与原始数据之间的关系不会发生变化，因此，中心化操作并不会影响模型的精度和稳定性，反而可以提高模型的精度和稳定性。
5.对数据集进行拟合与转换
val scalerModel = scaler.fit(assemblerData)
val scaledData = scalerModel.transform(assemblerData)
AI 代码解读
6.输出处理完成的数据
scaledData.show(false)
AI 代码解读
输入结果如下所示：
+--------+--------+--------+-------------+----------------+
|feature1|feature2|feature3|features |scaled_features |
+--------+--------+--------+-------------+----------------+
|1.0 |2.0 |3.0 |[1.0,2.0,3.0]|[-1.0,-1.0,-1.0]|
|2.0 |3.0 |4.0 |[2.0,3.0,4.0]|[0.0,0.0,0.0] |
|3.0 |4.0 |5.0 |[3.0,4.0,5.0]|[1.0,1.0,1.0] |
+--------+--------+--------+-------------+----------------+
AI 代码解读
将向量 Vector 拆分为列
从上面的示例中，可以看到 scaled_features 列就是规范化处理后的数据，但还需要进一步处理该数据，取到每列数据。
因为在进行数据预测时，我们使用的特征一般都是整型或浮点型，然而我们模型训练后的数据 scaled_features 列是一个向量类型的数据，注意，它不是一个数组！那么该如何取出该列中的每个元素呢？
在 Spark 3.0 以后提供了 vector_to_array() 方法用于将向量转换为数组，如下所示：
val dataFrame: DataFrame = scaledData .withColumn("new_scaled_features", vector_to_array(col("scaled_features"))) dataFrame.show(false)AI 代码解读
其中 withColumn() 方法将添加一个新的名为 "new_scaled_features" 的列到新的 DataFrame 中，将 "scaled_features" 列向量转换成数组作为值。
输出结果如下所示：
+--------+--------+--------+-------------+----------------+-------------------+ |feature1|feature2|feature3|features |scaled_features |new_scaled_features| +--------+--------+--------+-------------+----------------+-------------------+ |1.0 |2.0 |3.0 |[1.0,2.0,3.0]|[-1.0,-1.0,-1.0]|[-1.0, -1.0, -1.0] | |2.0 |3.0 |4.0 |[2.0,3.0,4.0]|[0.0,0.0,0.0] |[0.0, 0.0, 0.0] | |3.0 |4.0 |5.0 |[3.0,4.0,5.0]|[1.0,1.0,1.0] |[1.0, 1.0, 1.0] | +--------+--------+--------+-------------+----------------+-------------------+AI 代码解读
其中 new_scaled_features 列就是我们转换成数组之后的列，现在我们就可以对其进行直接提取啦，如下所示：
dataFrame .select( col("new_scaled_features").getItem(0).alias("first"), col("new_scaled_features").getItem(1).alias("second"), col("new_scaled_features").getItem(2).alias("third") ) .show(false)AI 代码解读
输出结果如下：
+-----+------+-----+ |first|second|third| +-----+------+-----+ |-1.0 |-1.0 |-1.0 | |0.0 |0.0 |0.0 | |1.0 |1.0 |1.0 | +-----+------+-----+AI 代码解读
向量拆分技巧 GOT!
