算法StandardScaler是用于处理向量数据集合的数据元素的标准缩放，减少数据元素之间的差异，更加容易地执行数据分析，是统计学的数据分析领域常用的标准化方法。
向量数据集合的数据元素的标准缩放的计算公式，对数据中心化（参数：withMean，默认值为True），则均值为0，对数据缩放（参数：withStd，默认值为False），则标准差为1：
Java代码示例
创建算法StandardScaler测试类，初始化spark实例：
加载数据分类libsvm的标准测试数据集合：
数据分类libsvm的标准测试数据集合的部分数据样本，其中，第一列是标签，用于标识数据的分类，其他列是特征数据(特征值对应的索引号:特征值)：
创建算法StandardScaler实例，设置输入输出数据列的名称，设置标准差以及均值的参数：
创建算法StandardScaler模型实例，用于对向量数据集合执行特征转换：
使用算法StandardScaler模型实例执行特征转换，输出标准化的向量数据集合：
特征转换输出的部分数据样本，其中，第一列是标签，692是特征值的总数，特征值对应的索引号集合，特征转换的标准缩放的数据集合：
Scala代码示例
与Java代码示例的功能逻辑相同：
启动spark-shell的Scala本地运行环境：
运行StandardScaler算法代码：
特征转换输出的数据集合：
