Java 类名:com.alibaba.alink.pipeline.dataproc.vector.VectorMinMaxScalerModel
Python 类名:VectorMinMaxScalerModel
功能介绍
- vector归一化是对vector数据进行归一的组件, 将数据归一到min和max之间。
- 计算公式为x_scaled = (x - eMin) / (eMax - eMin) * (maxV - minV) + minV 其中maxV和minV为用户设定的,默认值为1和0
- 该组件提供预测功能,对输入的数据进行归一化处理
参数说明
| 名称 | 中文名称 | 描述 | 类型 | 是否必须? | 取值范围 | 默认值 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| modelFilePath | 模型的文件路径 | 模型的文件路径 | String | null | ||
| outputCol | 输出结果列 | 输出结果列列名,可选,默认null | String | null | ||
| overwriteSink | 是否覆写已有数据 | 是否覆写已有数据 | Boolean | false | ||
| numThreads | 组件多线程线程个数 | 组件多线程线程个数 | Integer | 1 | ||
| modelStreamFilePath | 模型流的文件路径 | 模型流的文件路径 | String | null | ||
| modelStreamScanInterval | 扫描模型路径的时间间隔 | 描模型路径的时间间隔,单位秒 | Integer | 10 | ||
| modelStreamStartTime | 模型流的起始时间 | 模型流的起始时间。默认从当前时刻开始读。使用yyyy-mm-dd hh:mm:ss.fffffffff格式,详见Timestamp.valueOf(String s) | String | null |
代码示例
Python 代码
from pyalink.alink import *import pandas as pduseLocalEnv(1)df = pd.DataFrame([["a", "10.0, 100"],["b", "-2.5, 9"],["c", "100.2, 1"],["d", "-99.9, 100"],["a", "1.4, 1"],["b", "-2.2, 9"],["c", "100.9, 1"]])data = BatchOperator.fromDataframe(df, schemaStr="col string, vec string")res = VectorMinMaxScaler()\.setSelectedCol("vec")model = res.fit(data)model.transform(data).collectToDataframe()
Java 代码
import org.apache.flink.types.Row;import com.alibaba.alink.operator.batch.BatchOperator;import com.alibaba.alink.operator.batch.source.MemSourceBatchOp;import com.alibaba.alink.pipeline.dataproc.vector.VectorMinMaxScaler;import com.alibaba.alink.pipeline.dataproc.vector.VectorMinMaxScalerModel;import org.junit.Test;import java.util.Arrays;import java.util.List;public class VectorMinMaxScalerModelTest {@Testpublic void testVectorMinMaxScalerModel() throws Exception {List <Row> df = Arrays.asList(Row.of("a", "10.0, 100"),Row.of("b", "-2.5, 9"),Row.of("c", "100.2, 1"),Row.of("d", "-99.9, 100"),Row.of("a", "1.4, 1"),Row.of("b", "-2.2, 9"),Row.of("c", "100.9, 1"));BatchOperator <?> data = new MemSourceBatchOp(df, "col string, vec string");VectorMinMaxScaler res = new VectorMinMaxScaler().setSelectedCol("vec");VectorMinMaxScalerModel model = res.fit(data);model.transform(data).print();}}
运行结果
| col1 | vec | | —- | —- |
| a | 0.5473107569721115,1.0 |
| b | 0.4850597609561753,0.08080808080808081 |
| c | 0.9965139442231076,0.0 |
| d | 0.0,1.0 |
| a | 0.5044820717131474,0.0 |
| b | 0.4865537848605578,0.08080808080808081 |
| c | 1.0,0.0 |
