使用 Spark CountVectorizer 时如何 "normalize" 矢量值？

Question

CountVectorizer 和 CountVectorizerModel 通常会创建一个稀疏特征向量，如下所示：

(10,[0,1,4,6,8],[2.0,1.0,1.0,1.0,1.0])

这基本上表示词汇表的总大小为 10，当前文档有 5 个唯一元素，在特征向量中，这 5 个唯一元素分别位于 0、1、4、6 和 8。另外，其中一个元素出现两次，因此值为 2.0。

现在，我想"normalize"上面的特征向量，让它看起来像这样，

(10,[0,1,4,6,8],[0.3333,0.1667,0.1667,0.1667,0.1667])

即每个值除以6，即所有元素加在一起的总数。例如，0.3333 = 2.0/6.

那么这里有没有办法有效地做到这一点？

谢谢！

Answer 1

您可以使用Normalizer

class pyspark.ml.feature.Normalizer(*args, **kwargs)

Normalize a vector to have unit norm using the given p-norm.

和1-norm

from pyspark.ml.linalg import SparseVector
from pyspark.ml.feature import Normalizer

df = spark.createDataFrame([
    (SparseVector(10,[0,1,4,6,8],[2.0,1.0,1.0,1.0,1.0]), )
], ["features"])

Normalizer(inputCol="features", outputCol="features_norm", p=1).transform(df).show(1, False)
# +--------------------------------------+---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
# |features                              |features_norm                                                                                                        |
# +--------------------------------------+---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
# |(10,[0,1,4,6,8],[2.0,1.0,1.0,1.0,1.0])|(10,[0,1,4,6,8],[0.3333333333333333,0.16666666666666666,0.16666666666666666,0.16666666666666666,0.16666666666666666])|
# +--------------------------------------+---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+

使用 Spark CountVectorizer 时如何 "normalize" 矢量值？

how to "normalize" vectors values when using Spark CountVectorizer?

apache-spark

countvectorizer