【机器学习】Spark ML 对数据进行规范化预处理 StandardScaler 与向量拆分
标准化Scaler是数据预处理技术，用于将特征值映射到均值0、方差1的标准正态分布，以消除不同尺度特征的影响，提升模型稳定性和精度。Spark ML中的StandardScaler实现此功能，通过`.setInputCol`、`.setOutputCol`等方法配置并应用到DataFrame数据。示例展示了如何在Spark中使用StandardScaler进行数据规范化，包括创建SparkSession，构建DataFrame，使用VectorAssembler和StandardScaler，以及将向量拆分为列。规范化有助于降低特征重要性，提高模型训练速度和计算效率。
