Binarization是一个将数值特征转换为二值特征的处理过程。threshold参数表示决定二值化的阈值。 值大于阈值的特征二值化为1,否则二值化为0。 例如商城有个需求， 根据年龄来进行物品推荐，把50以上的人分为老年，50以下分为非老年人，那么我们根据二值化可以很简单的把50以上的定为1，50以下的定为0。这样就方便我们后续的推荐了。Binarizer就是根据阈值进行二值化,大于阈值的为1.0,小于等于阈值的为0.0

// $example on$
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.ml.feature.Binarizer
// $example off$
import org.apache.spark.sql.SparkSession

/**
  * 二值化
  */
object BinarizerExample {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val sparkConf = new SparkConf();
    sparkConf.setMaster("local[*]").setAppName(this.getClass.getSimpleName)
    val spark = SparkSession
      .builder
       .config(sparkConf)
      .appName("BinarizerExample")
      .getOrCreate()

    // $example on$
    val data = Array((0, 0.1), (1, 0.8), (2, 0.6))
    val dataFrame = spark.createDataFrame(data).toDF("id", "feature")
    // transform 开始转换,将该列数据二值化，大于阈值的为1.0，否则为0.0
    val binarizer: Binarizer = new Binarizer()
      .setInputCol("feature")
      .setOutputCol("binarized_feature")
      .setThreshold(0.5)

    val binarizedDataFrame = binarizer.transform(dataFrame)

    println(s"Binarizer output with Threshold = ${binarizer.getThreshold}")
    binarizedDataFrame.show()
    // $example off$

    spark.stop()
  }
}

输出结果:

+---+----+-----------------+
| id| age|binarized_feature|
+---+----+-----------------+
|  1|34.0|              0.0|
|  2|56.0|              1.0|
|  3|58.0|              1.0|
|  4|23.0|              0.0|
+---+----+-----------------+

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