返回 [Spark MLlib入门教程](http://mocom.xmu.edu.cn/article/show/5858ab782b2730e00d70fa08/0/1)     CountVectorizer和CountVectorizerModel旨在通过计数来将一个文档转换为向量。当不存在先验字典时，Countvectorizer可作为Estimator来提取词汇，并生成一个CountVectorizerModel。该模型产生文档关于词语的稀疏表示，其表示可以传递给其他算法如LDA。 在fitting过程中，countvectorizer将根据语料库中的词频排序从高到低进行选择，词汇表的最大含量由vocabsize参数来指定。一个可选的参数minDF也影响fitting过程，它指定词汇表中的词语至少要在多少个不同文档中出现。 我们接下来通过一个例子来进行介绍。首先，导入CountVectorizer所需要的包： ```scala import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.sql.SQLContext import org.apache.spark.ml.feature.{CountVectorizer, CountVectorizerModel} ``` ​ 接下来，根据SparkContext来创建一个SQLContext，其中sc是一个已经存在的SparkContext；然后导入sqlContext.implicits._来实现RDD到Dataframe的隐式转换。 ```scala scala> val sqlContext = new SQLContext(sc)sqlContext: org.apache.spark.sql.SQLContext = org.apache.spark.sql.SQLContext@225a9fc6 scala> import sqlContext.implicits._ import sqlContext.implicits._ ```   假设我们有如下的DataFrame包含id和words两列，一共有两个文档。 ```scala scala> val df = sqlContext.createDataFrame(Seq( | (0, Array("a", "b", "c")), | (1, Array("a", "b", "b", "c", "a")) | )).toDF("id", "words") df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [id: int, words: array] ``` ​ 我们创建一个CountVectorizerModel，设定词汇表的最大size为3，设定词汇表中的词至少要在2个文档中出现过。 ```scala scala> val cvModel: CountVectorizerModel = new CountVectorizer(). | setInputCol("words"). | setOutputCol("features"). | setVocabSize(3). | setMinDF(2). | fit(df) cvModel: org.apache.spark.ml.feature.CountVectorizerModel = cntVec_237a080886a2 scala> cvModel.transform(df).select("features").foreach { println } [(3,[0,1,2],[1.0,1.0,1.0])] [(3,[0,1,2],[2.0,2.0,1.0])] ``` 从打印结果我们可以看到，词汇表中有“a”，“b”，“c”三个词，且这三个词都在2个文档中出现过。其中结果中前面的3代表的是vocabsize；“a”和“b”都出现了3次，而“c”出现两次，所以在结果中0和1代表“a”和“b”，2代表“c”；后面的数组是相应词语在各个文档中出现次数的统计。倘若把vocabsize设为2，则不会出现“c”。 也可以用下面的方式来创建一个CountVectorizerModel，通过指定一个数组来预定义一个词汇表，在本例中即只包含“a”，“b”，“c”三个词。 ```scala scala> val cvm = new CountVectorizerModel(Array("a", "b", "c")). | setInputCol("words"). | setOutputCol("features") cvm: org.apache.spark.ml.feature.CountVectorizerModel = cntVecModel_c6a17c2befee scala> cvm.transform(df).select("features").foreach { println } [(3,[0,1,2],[1.0,1.0,1.0])] [(3,[0,1,2],[2.0,2.0,1.0])] ```