Spark ML机器学习：元素智能乘积-ElementwiseProduct

ElementwiseProduct对每一个输入向量乘以一个给定的“权重”向量。换句话说，就是通过一个乘子对数据集的每一列进行缩放。这个转换可以表示为如下的形式：

实例：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

object ElementwiseProductExample {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val sparkConf = new SparkConf();
    sparkConf.setMaster("local[*]").setAppName(this.getClass.getSimpleName)
    val spark = SparkSession
      .builder
      .config(sparkConf)
      .appName("ElementwiseProductExample")
      .getOrCreate()

    // $example on$
    // Create some vector data; also works for sparse vectors
    val dataFrame = spark.createDataFrame(Seq(
      ("a", Vectors.dense(1.0, 2.0, 3.0)),
      ("b", Vectors.dense(4.0, 5.0, 6.0)))).toDF("id", "vector")

    val transformingVector = Vectors.dense(0.0, 1.0, 2.0)
    val transformer = new ElementwiseProduct()
      .setScalingVec(transformingVector)
      .setInputCol("vector")
      .setOutputCol("transformedVector")

    // Batch transform the vectors to create new column:
    transformer.transform(dataFrame).show()
    // $example off$

    spark.stop()
  }
}

输出结果:

+—+————-+—————–+
| id| vector|transformedVector|
+—+————-+—————–+
| a|[1.0,2.0,3.0]| [0.0,2.0,6.0]|
| b|[4.0,5.0,6.0]| [0.0,5.0,12.0]|
+—+————-+—————–+