数据标准化是使用统计学的手段对数据样本执行一定范围的缩放，使数据元素保持在一定的范围之内，标准化的数据集合在数据分析以及图表绘制中，更加容易地体现出数据的固有特性。
算法RobustScaler的计算公式：(数据元素-中位数)/(第三分数位-第一分数位)，例如，给定排序后的数据集合1,3,6,8,9,13，集合的大小为6，先计算中位数（第二分数位），集合的大小为奇数，中位数是中间位置的数据元素，集合的大小为偶数，则中位数是中间两个数据元素的均值，则中位数(6+8)/2等于7，计算第一分数位的位置(1+6)/4等于1.75，即在第1与第2个数之间的位置，则第一分数位(1+0.75*(3-1))等于2.5，计算第三分数位的位置((1+6)*3)/4等于5.25，即在第5与第6个数之间的位置，即第三分数位(9+0.25*(13-9))等于10，则使用算法RobustScaler的计算公式对数据集合实现缩放的输出数据集合-0.8,-0.53...,-0.13...,0.13...,0.26...,0.8。
Java代码示例
创建算法RobustScaler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RobustScaler实例，设置输入输出数据列的名称，设置分数位参数：
创建算法RobustScaler模型实例，用于对向量数据集合执行特征转换：
使用算法RobustScaler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RobustScaler算法代码：
特征转换输出的数据集合：
