为何PySpark中VectorAssembler转换后同时返回稀疏与稠密向量？

一、稀疏/稠密向量混合出现的原因 #

VectorAssembler生成稀疏或稠密向量的核心判断依据是输入特征是否包含Null值：

• 当某一行的所有inputCols指定的特征均为非空值时，会输出稠密向量（直接存储所有特征值）
• 当某一行存在至少一个Null值时，会自动输出稀疏向量——仅存储非空特征的索引与对应值，Null值对应的位置被默认视为0，不占用存储空间。

Spark的这个设计是为了优化存储效率，避免在存在大量空值的场景下存储大量无意义的0值。

二、其他特征向量化方法 #

• OneHotEncoder/OneHotEncoderEstimator：针对类别型特征，将索引化后的类别特征转换为独热编码向量，常与StringIndexer配合使用，解决类别特征的序数问题
• CountVectorizer：用于文本数据，将分词后的文本集合转换为词频向量，统计每个词在样本中的出现次数
• TF-IDF：由HashingTF和IDF两个组件组成，计算词频-逆文档频率向量，能更好地体现关键词在全局样本中的重要性
• Word2Vec：将文本中的单词转换为分布式词嵌入向量，捕捉单词的语义关联，适合自然语言处理场景
• StandardScaler/MinMaxScaler：以向量形式输出标准化/归一化后的数值特征，通常与VectorAssembler配合，先缩放再组合特征
• PCA：主成分分析，将高维特征向量降维为低维主成分向量，保留核心特征信息的同时减少数据维度

内容的提问来源于stack exchange，提问作者abhikant