改章节个人在上海游玩的时候突然想到的...之前就有想写几篇关于数据降维的博客，所以回家到之后就奋笔疾书的写出来发布了
降维系列：
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前一篇文章中介绍了主成分分析。PCA的降维原则是最小化投影损失，或者是最大化保留投影后数据的方差。在谈到其缺点的时候，我们说这一目标并不必定有助于数据的分类，换句话说，本来在高维空间中属于两类的样本，降维后可能反而弗成分了。这时一种经典的降维方法是LDA，其原理是使降维后的数据间类内距离尽可能小，类间距离尽可能大。
应用LDA有个条件，就是要知道降维前数据分离属于哪一类，而且还要知道数据完整的高维信息。然而在Data Mining的很多应用下，我们是不知道数据的详细特征的（也就是高维信息），而仅仅知道数据与数据之间的相似程度。比如，在文本聚类的时候我们可以轻松知道两句话之间如许相似，但是却不必定设计出每句话应抽取什么样的特征形式。在这种应用场景下，我们要对数据进行降维，必然要尽可能保证本来相似的数据在降维后的空间中仍然相似，而不相似的数据尽可能还是距离很远。处理这一问题可以采取的方法是MDS，LE，LLE等。这里我就总结总结LE（Laplacian Eigenmaps）。
还要强调一次，不是说后面每一个算法都比前面的好，而是每一种算法的降维目标都不一样，都是从不同角度去看问题。
Laplacian Eigenmaps看问题的角度和LLE十分相似。它们都用图的角度去构建数据之间的关系。图中的每一个顶点代表一个数据，每一条边权重代表数据之间的相似程度，越相似则权值越大。并且它们还都假设数据拥有局部结构性子。LE假设每一点只与它距离最近的一些点相似，再远一些的数据相似程度为0，降维后邻近的点尽可能保持邻近。而LLE假设每一个点都能通过四周邻域数据的线性组合来描述，并且降维后这一线性关系尽可能保持稳定。不过这里我不主要介绍LLE，主要介绍LE，因为它在spectral clustering中被应用。
首先要构建图的权值矩阵。构建方法为：
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1）通过设置一个阈值，相似度在阈值以下的都直接置为零，这相当于在一个 -领域内斟酌局部性；
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2）对每一个点选取 k 个最接近的点作为街坊，与其他的点的相似性则置为零。这里须要注意的是 LE 要求相似度矩阵拥有对称性，因此，我们平日会在 属于 的 k 个最接近的街坊且/或反之的时候，就保留 的值，否则置为零；
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3）全连通。
以上三种方法构成的矩阵W都是对称的。按理说3会更让大家接受，但是1）和2）能够保证矩阵的稀少性，而稀少的矩阵对求特征值是十分便利的。不小心剧透了一下，LE的求解终究还是一个特征值分解问题。不过它和PCA不一样。怎么不一样，后面渐渐说。
LE同样把降维斟酌为一种高维到低维的映射，则一个好的映射应当使连通的点靠的更近（作者注：不连通的点按理应当靠远点）。设xi映射后的点为yi，则LE的目标就是最小化以下函数：
如果采取1）和2）的方法结构矩阵，不连通的两点Wij为0，所以降维对它们没有影响。感到有点不太合理，这不是容忍他们肆无忌惮么？！按理来说3）应当是更合理一些，但是3）构成的矩阵不是稀少的╮(╯▽╰)╭。这就是一个trade-off了。而另一方面，靠的近的两个点对应的Wij大，如果降维后他们距离远了，受到的处分就会很大。
聪明的话你会一眼看出来：不对啊，降维后如果全部的y都等于同一个值，目标函数明显是最小的，那还弄个屁啊？当然，我们会在后面求解的时候加上这一制约条件，不允许y为一个各维雷同的常量。
我们倏地对目标函数进行一下整理：
其中 ，L=D-W，L就叫做Laplacian Matrix。
于是，我们的最小化问题可以等效为：
这个公式是不是就似曾相识了？和PCA的目标函数十分相似，只不过当初的目标函数是求最小值，而PCA是求最大值，约束条件也小小地变形了一下。这个目标的求解就是一个狭义特征值分解问题：
说到这里，还有一个问题没有处理，就是刚才提到的“y为一个各维雷同的常量”的情况。我们看，L和D都个半正定矩阵，因此特征值都应当大于等于0。可以很快证明，特征值为0时，y的取值（如果有之一的话）是一个全1的向量（可以把矩阵乘积展开来计算一下，左边因为L=D-W的减号作用，结果明显也是0的），也就是我们刚才怀疑到的这种情况。
因此，对于，我们将特征值从小到大排序后，选择第二小的特征值到第m+1小的特征值对应的特征向量（共m个），构成一个Nxm的矩阵，矩阵的每一行就是原来的数据降维后得到的m维特征。你会不会觉得很神奇，本来我们只知道数据与数据之间的相似程度，结果竟然把降维后的特征求出来了！其实求出的特征不过是个绝对特征罢了，他们之间绝对的距离的远近才是实际重要的，渐渐体会目标函数你就会理解了。
还要再说说这里的特征值。如果唯一一个特征值为0，那么这个graph必定是全通的。关于这个论断我们可以这样证明：
假设f是特征值0对应的特征向量，那么：
如果两个顶点是连通的，那么wij>0，为了满意上式只要让fi=fj。如果graph是连通的话，就可以找到一系列w1i,wij,wjk……大于0(其中ijk….分离属于234…N中的一个数)，这样就成立了f1=fj=fk=…..。换句话说，f是一个全为一个数的向量，与全1的向量是同一个向量。又因为唯一这一个向量满意条件，所以唯一一个特征值0满意全通的假设。就证明好了。
将这个论断做点推广，就是如果一个graph可以分为k个连通区域，那么特征值分解后就有k个为0的特征值。
Laplacian Eigenmap拥有区分数据点的特性，可以从上面的例子看出：
Laplacian Eigenmap实验结果。左边的图表示有两类数据点（数据是图片），旁边图表示采取Laplacian Eigenmap降维后每一个数据点在二维空间中的位置，右侧的图表示采取PCA并取前两个主要方向投影后的结果，可以清楚地看到，在此分类问题上，Laplacian Eigenmap的结果明显优于PCA。
事实上，LE和LLE都假设数据分布在一个嵌套在高维空间中的低维流形上。Laplacian Matrix其实是流形的 Laplace Beltrami operator的一个离散近似。关于流型和Laplace Beltrami operator我也没有怎么研究过，这里就给这么一个论断给大家。大家可以参考上面给出的两篇参考文献做进一步浏览。
Further Readings：
1. Laplacian Eigenmaps for Dimensionality Reduction and Data Representation
2. A Tutorial on Spectral Clustering
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jiang1st2010
原文地址：http://blog.csdn.net/jiang1st2010/article/details/8945083
文章结束给大家分享下程序员的一些笑话语录：
打赌
飞机上，一位工程师和一位程序员坐在一起。程序员问工程师是否乐意和他一起玩一种有趣的游戏。工程师想睡觉，于是他很有礼貌地拒绝了，转身要睡觉。程序员坚持要玩并解释说这是一个非常有趣的游戏："我问你一个问题，如果你不知道答案，我付你5美元。然后你问我一个问题，如果我答不上来，我付你5美元。"然而，工程师又很有礼貌地拒绝了，又要去睡觉。 程序员这时有些着急了，他说："好吧，如果你不知道答案，你付5美元；如果我不知道答案，我付50美元。"果然，这的确起了作用，工程师答应了。程序员就问："从地球到月球有多远？"工程师一句话也没有说，给了程序员5美元。 现在轮到工程师了，他问程序员："什么上山时有三条腿，下山却有四条腿？"程序员很吃惊地看着工程师，拿出他的便携式电脑，查找里面的资料，过了半个小时，他叫醒工程师并给了工程师50美元。工程师很礼貌地接过钱又要去睡觉。程序员有些恼怒，问："那么答案是什么呢？"工程师什么也没有说，掏出钱包，拿出5美元给程序员，转身就去睡觉了。