这一部分主要介绍和特征处理相关的算法，大体分为以下三类：
1）特征抽取：从原始数据中抽取特征
2）特征转换：特征的维度、特征的转化、特征的修改
3）特征选取：从大规模特征集中选取一个子集
在机器学习处理过程中，为了方便相关算法的实现，经常需要把标签数据（一般是字符串）转化成整数索引，或是在计算结束后将整数索引还原为相应的标签。
Spark ML包中提供了几个相关的转换器，例如：StringIndexer、IndexToString、OneHotEncoder、VectorIndexer，它们提供了十分方便的特征转换功能，这些转换器类都位于.spark.ml.feature包下。用于特征转换的的转化器和其他机器学习算法一样，也属于也属于ML Pipeline模型的一部分，可以用来构成机器学习流水线，以StringIndexer为例，其存储着进行标签数值化过程的相关 超参数，是一个Estimator，对其调用fit(..)方法即可生成相应的模型StringIndexerModel类，很显然，它存储了用于DataFrame进行相关处理的 参数，是一个Transformer（其他转换器也是同一原理）
1.StringIndexer
StringIndexer转换器可以把一列类别型的特征（或标签）进行编码，使其数值化，索引的范围从0开始，该过程可以使得相应的特征索引化，使得某些无法接受类别型特征的算法可以使用，并提高诸如决策树等机器学习算法的效率。
索引构建的顺序为标签的频率，优先编码频率较大的标签，所以出现频率最高的标签为0号。
如果输入的是数值型的，我们会把它转化成字符型，然后再对其进行编码。
1引入必要的包，并创建一个简单的DataFrame，它只包含一个id列和一个标签列category：
2)我们创建一个StringIndexer对象，设定输入输出列名，其余参数采用默认值，并对这个DataFrame进行训练，产生StringIndexerModel对象：
3)利用该对象对DataFrame进行转换操作，可以看到，StringIndexerModel依次按照出现频率的高低，把字符标签进行了排序，即出现最多的“a”被编号成0，“c”为1，出现最少的“b”为0。
2.IndexToString
与StringIndexer相对应，IndexToString的作用是把标签索引的一列重新映射回原有的字符型标签。
其主要使用场景一般都是和StringIndexer配合，先用StringIndexer将标签转化成标签索引，进行模型训练，然后在预测标签的时候再把标签索引转化成原有的字符标签。当然，你也可以另外定义其他的标签。
首先，和StringIndexer的实验相同，我们用StringIndexer读取数据集中的“category”列，把字符型标签转化成标签索引，然后输出到“categoryIndex”列上，构建出新的DataFrame。
3.OneHotEncoder
独热编码（One-Hot Encoding）是指把一列类别性特征（或称名词性特征，nominal/categorical features）映射成一系列的二元连续特征的过程，原有的类别性特征有几种可能的取值，这一特征就会被映射成几个二元连续特征，每一个特征代表一种取值，若该样本表现出该特征，则取1，否则取0.
One-Hot编码适合一些期望类别特征为连续特征的算法，比如说逻辑斯蒂回归等。
首先创建一个DataFrame，其包含一列类别性特征，需要注意的是，在使用OneHotEncoder进行转换前，DataFrame需要先使用StringIndexer将原始标签数值化：
随后，我们创建OneHotEncoder对象对处理后的DataFrame进行编码，可以看见，编码后的二进制特征呈稀疏向量形式，与StringIndexer编码的顺序相同，需注意的是最后一个Category（”b”）被编码为全0向量，若希望”b”也占有一个二进制特征，则可在创建OneHotEncoder时指定setDropLast(false)。
4.VectorIndexer
之前介绍的StringIndexer是针对单个类别型特征进行转换，倘若所有特征都已经被组织在一个向量中，又想对其中某些单个分量进行处理时，SparkML提供了VectorIndexer类来解决向量数据集中的类别型特征转换。
主要是对数据集特征向量中的类别（离散值）特征进行编号。它能够自动判断那些特征是离散值型的特征，并对他们进行编号，具体做法是通过设置一个maxCategories，特征向量中某一个特征不重复取值个数小于maxCategories，则被重新编号为0～K（K<=maxCategories-1）。某一个特征不重复取值个数大于maxCategories，则该特征视为连续值，不会重新编号（不会发生任何改变）
可以参考一下下面的链接