接收具有连续特征的列，并输出具有合并分类特征的列。按分位数，对给出的数据列进行离散化分箱处理。

和Bucketizer（分箱处理）一样也是：将连续数值特征转换为离散类别特征。实际上Class QuantileDiscretizer extends Bucketizer

    参数1：不同的是这里不再自己定义splits（分类标准），而是定义分几箱(段）就可以了。QuantileDiscretizer自己调用函数计算分位数，并完成离散化。

    参数2： 另外一个参数是精度，如果设置为0，则计算最精确的分位数，这是一个高时间代价的操作。

    另外上下边界将设置为正负无穷，覆盖所有实数范围。

分位数（Quantile），亦称分位点，是指将一个随机变量的概率分布范围分为几个等份的数值点，常用的有中位数（即二分位数）、四分位数、百分位数等。

package com.home.spark.ml

import org.apache.spark.SparkConf

import org.apache.spark.ml.feature.QuantileDiscretizer

import org.apache.spark.sql.SparkSession

/**

  * @Description: 分位数离散器

  * QuantileDiscretizer接收具有连续特征的列，并输出具有合并分类特征的列。按分位数，对给出的数据列进行离散化分箱处理。

  * 箱数由numBuckets参数设置。

  * 例如，如果输入的不同值太少而无法创建足够的不同分位数，则所使用的存储桶的数量可能会小于该值。

  *

  * NaN值：在QuantileDiscretizer拟合过程中，将从柱中除去NaN值。这将产生一个Bucketizer模型进行预测。

  * 在转换期间，Bucketizer在数据集中找到NaN值时将引发错误，但是用户也可以通过设置handleInvalid选择保留还是删除数据集中的NaN值。

  * 如果用户选择保留NaN值，则将对其进行特殊处理并将其放入自己的存储桶中，

  * 例如，如果使用4个存储桶，则将非NaN数据放入存储桶[0-3]中，但NaN将被存储放在一个特殊的桶中[4]。

  *

  * 算法：分箱范围是使用近似算法选择的（有关详细说明，请参见aboutQuantile的文档）。

  * 可以使用relativeError参数控制近似精度。设置为零时，将计算精确的分位数（注意：计算精确的分位数是一项昂贵的操作）。

  * 分箱的上下边界将是-Infinity和+ Infinity，覆盖所有实数值。

  *

  **/

object Ex_QuantileDiscretizer {

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val conf: SparkConf = new SparkConf(true).setMaster("local[2]").setAppName("spark ml")

    val spark = SparkSession.builder().config(conf).getOrCreate()

    val data = Array((0, 18.0), (1, 19.0), (2, 8.0), (3, 5.0), (4, 2.2))

    val df = spark.createDataFrame(data).toDF("id", "hour")

    val discretizer = new QuantileDiscretizer()

      .setInputCol("hour")

      .setOutputCol("result")

      .setNumBuckets(3)

    val result = discretizer.fit(df).transform(df)

    result.show(false)

    spark.stop()

  }

}

+---+----+------+
|id |hour|result|
+---+----+------+
|0  |18.0|2.0   |
|1  |19.0|2.0   |
|2  |8.0 |1.0   |
|3  |5.0 |1.0   |
|4  |2.2 |0.0   |
+---+----+------+