PCA（Principal Component Analysis）

该转换器是主成分分析方法，是统计学领域中对数据样本的正相关的转换与分析方法，在一批具有相关性的数据样本的数据集中，删除多余的重复的相关变量，得到少量具有信息代表性的非相关变量的向量集，也就是，使用统计学分析方法对数据样本数据集执行降维处理。

如上所示，data定义一个数据样本向量集合，schema定义一个数据表格，df定义一个数据框架，pca训练一个主成分分析的模型，result是输出主成分分析的向量集。

如上所示，使用scala语言环境对pac的代码执行分析，输出非相关的向量集合，数据样本向量数据集的维度从5降低到3。

Polynomial Expansion

多项式分解是使用多项式系数的方式扩展原始特征向量集到n维度，其计算方程式是，假设，存在向量集合（x,y），则使用多项式扩展到3维的输出是，(x,x*x,x*x*x,y,y*x,y*x*x,y,y*x,y)，依次类推，得出n维的多项式扩展对应的特征向量集。

如上所示，polyExpansion定义一个3维度的多项式特征扩展类，data是定义一个原始特征数据集，schema定义一个数据表格，df定义一个数据框架，polyDF是多项式扩展输出的向量集。

如上所示，使用scala语言环境执行维度是3的多项式展开的特征扩展。

DCT Discrete Cosine Transform）

离散余弦变换(DCT for Discrete Cosine Transform)是与傅里叶变换相关的一种变换，它类似于离散傅里叶变换(DFT for Discrete Fourier Transform)，但是只使用实数

如上所示，data定义输入的样本数据集，schema定义一个特征数据表格，df定义一个数据框架，dct定义一个离散余弦变换，dctF是执行转换的输出。

如上所示，使用scala语言环境执行离线余弦变换，其输出的维度是输入的维度的两倍。

（未完待续）