特征工程：数据预处理与特征选择

### 1. 第一章：特征工程简介

特征工程作为机器学习和数据分析中不可或缺的一环，扮演着至关重要的角色。本章将介绍特征工程的概念、作用以及在数据分析中的重要性，同时也会详细探讨特征工程的主要任务。
## 第二章：数据预处理技术

数据预处理是特征工程中至关重要的一环，它包括数据清洗、缺失值处理、数据标准化、数据归一化、数据变换和异常值处理等多个步骤，下面将分别介绍各种数据预处理技术。

### 2.1 数据清洗与缺失值处理

在实际的数据分析过程中，数据往往存在着各种问题，比如缺失值、重复值、异常值等。数据清洗是指对原始数据进行初步处理，去除脏数据、重复数据等，保证数据的质量和完整性。缺失值处理是数据清洗的重要环节，常用的方法包括删除缺失样本、插补法、均值/中位数/众数填补等。

# Python示例代码：使用均值填补缺失值
import pandas as pd
from sklearn.impute import SimpleImputer

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 实例化SimpleImputer对象
imputer = SimpleImputer(strategy='mean')

# 对含有缺失值的列进行均值填补
data[['feature1', 'feature2']] = imputer.fit_transform(data[['feature1', 'feature2']])

### 2.2 数据标准化与归一化

数据标准化和归一化是将数据按比例缩放，使之落入特定的范围。标准化是指将数据按其特征的均值和标准差进行缩放，使得数据的分布符合标准正态分布；而归一化是将数据按最大值和最小值进行缩放，使其取值范围在[0, 1]之间。

// Java示例代码：使用MinMaxScaler进行数据归一化
import org.apache.spark.ml.feature.MinMaxScaler
import org.apache.spark.ml.feature.MinMaxScalerModel
import org.apache.spark.ml.linalg.Vectors

// 构造数据
List<Row> data = Arrays.asList(
  RowFactory.create(Vectors.dense(1.0, 0.1)),
  RowFactory.create(Vectors.dense(2.0, 1.1)),
  RowFactory.create(Vectors.dense(3.0, 10.1))
);
StructType schema = new StructType(new StructField[]{
  new StructField("features", new VectorUDT(), false, Metadata.empty()),
});
Dataset<Row> dataFrame = spark.createDataFrame(data, schema);

// 构建归一化模型
MinMaxScaler scaler = new MinMaxScaler()
  .setInputCol("features")
  .setOutputCol("scaledFeatures");

// 训练归一化模型
MinMaxScalerModel scalerModel = scaler.fit(dataFrame);

// 归一化数据
Dataset<Row> scaledData = scalerModel.transform(dataFrame);

### 2.3 数据变换和处理异常值

数据变换是对原始数据进行函数变换或映射，以改变数据的统计特性。常见的数据变换方法包括对数变换、幂变换、Box-Cox变换等。同时，异常值（outlier）是指在样本中出现的异常数值，可以通过