这篇文章主要介绍“Spark MLlib的API CountVectorizer怎么用”的相关知识，小编通过实际案例向大家展示操作过程，操作方法简单快捷，实用性强，希望这篇“Spark MLlib的API CountVectorizer怎么用”文章能帮助大家解决问题。
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CountVectorizer
CountVectorizer 和 CountVectorizerModel旨在帮助将文本文档集合转化为频数向量。当先验词典不可用时，CountVectorizer可以用作Estimator提取词汇表，并生成一个CountVectorizerModel。该模型会基于该字典为文档生成稀疏矩阵，该稀疏矩阵可以传给其它算法，比如LDA，去做一些处理。
在拟合过程中，CountVectorizer会从整个文档集合中进行词频统计并排序后的前vocabSize个单词。
一个可选参数minDF也会影响拟合过程，方法是指定词汇必须出现的文档的最小数量（或小于1.0）。另一个可选的二进制切换参数控制输出向量。如果设置为true，则所有非零计数都设置为1.这对于模拟二进制计数而不是整数计数的离散概率模型特别有用。
举例说明该算法
假如我们有个DataFrame有两列：id和texts。
id | texts |
0 | Array("a", "b", "c") |
1 | Array("a", "b", "b", "c", "a") |
每一行texts都是一个Array [String]类型的文档。使用字典（A，B，C）调用CountVectorizer产生CountVectorizerModel。然后转换后的输出列“向量”包含
vector列：
id | texts | vector |
0 | Array("a", "b", "c") | (3,[0,1,2],[1.0,1.0,1.0]) |
1 | Array("a", "b", "b", "c", "a") | (3,[0,1,2],[2.0,2.0,1.0]) |
将两篇文档中的词去重后就组成了一个字典，这个字典中有3个词：a,b,c,分别建立索引为0,1,2.
在第三列的文档向量，是由基于字典的索引向量，与对应对索引的词频向量所组成的。
文档向量是稀疏的表征，例子中只有3个词可能感觉不出，在实际业务中，字典的长度是上万，而文章中出现的词可能是几百或几千，故很多索引对应的位置词频都是0.
spark中的源码
导包
import org.apache.spark.ml.feature.{CountVectorizer, CountVectorizerModel}准备数据
val df = spark.createDataFrame(Seq(
(0, Array("a", "b", "c")),
(2, Array("a", "b", "c", "c", "a"))
)).toDF("id", "words")从全文集中拟合CountVectorizerModel（自动计算字典）
val cvModel: CountVectorizerModel = new CountVectorizer()
.setInputCol("words")
.setOutputCol("features")
.setVocabSize(3)
.setMinDF(2).fit(df)查看结果
cvModel.transform(df).show(false)
指定预先字典
val cvm = new CountVectorizerModel(Array("a", "b", "c"))
.setInputCol("words").setOutputCol("features")为了避免重复，重新造一组数据
val df = spark.createDataFrame(Seq(
(0, Array("a", "b", "c")),
(2, Array("a", "b", "c", "c", "a"))
)).toDF("id", "words")查看结果
cvm.transform(df).show(false)
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