Spark MLlib 特征抽取、转化和选择 -- 特征变换： 标签和索引的转化

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：StringInde

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