• 关于PCA


    PCA是常见的降维技术。

    对于使用PCA来进行降维的数据,需要进行预处理,是指能够实现均值为0,以及方差接近。如何来确定到底哪个维度是"主成分"?就要某个axis的方差。

    为什么要减去均值?目的就是要获取矩阵为0,以及方差相同。为什么均值会为0?

    mean = (a + b + c)/3

    val = (a - m + b - m + c - m)/3 = (a + b + c)/ 3 - m/3 = 0 => 均值为0

    注意,这里均值是指某个特征的,比如某个数据样本有两个特征,那么a,b,c是指其中一个特征的样本值;所以在计算均值的时候需要指定axis = 0,即在纵向上计算均值。

    通过上图,我们可以看到,很明显B线的方差最大;然后数据将会做旋转(rotation),然后数据将会在这个轴上面做投影;然后我们再找第二个维度,这个维度需要正交并且垂直于第一个维度(二维世界里面正交和垂直是一个概念),这里线段C,同样的数据还会沿着C轴做旋转,然后做映射。

    我理解其实旋转只是一种便于理解的方式,其实就可以理解为将空间中的数据的特征(每个特征都一个维度)要乘以一个数字,将其映射为某个新的维度,之前有N个维度,将会从其中选出一些可以很好覆盖数据的新的维度,将原来的特征做映射,映射到一个新的特征空间中:K维空间(K < N);那么怎么映射,于是就有了旋转这个概念,其实本质就是所有样本的指定特征都乘以一个数(不同的数),这些树也是一个矩阵,以一个用于旋转的矩阵;按照K个维度坐旋转。

    现在问题就是如何来获得这个新的特征空间呢?想要求出特征空间就要求出这个旋转矩阵;这个旋转矩阵就可以通过特征值和特征向量来搞掂;求得是什么特征值和特征向量?协方差,至于为什么要用协方差,还记得上面我们提到的:要找到方差最大的角度,其实就是求解上图中两个特征的最大差距,这个可以用协方差来表示。

    另外我们简单讲一下特征值和特征向量:Av=λv,描述的是这样数据关系:一个矩阵A左乘矩阵v,等价于一个标量λ*矩阵v。所谓标量值就是一个数(多个数就可以组成一个矩阵就是矢量),但是注意这里λ其实是多个数,但是每一个数都是代表一个独立的解,根据这个独立解可以获得一个特征向量,所以特征值和特征向量是一一对应的关系;特征值他们之间的关系并不能组成矩阵(具体可以参见《线性代数》特征值和特征向量章节)。对于特征值和特征向量一般应用的场景是A已知,求λ和v,前者就是特征值,后者就是特征向量。

    在PCA算法中,协方差就是那个矩阵A,根据矩阵A可以求出λ和v;λ大小可以方便的判断坐标轴的方差大小,根据λ的大小我们可以推测出对应的特征向量的(旋转角度)数据的方差排序;很多场景下排名靠前的特征向量可以包揽大部分的方差,后面的特征向量(旋转角度)所占用的份额非常小,基本可以忽略不计。

    这里牵涉到一个问题,怎么计算这个份额,还是使用特征值:

    注意:上面采用特征值来评估特征向量的排序,这里还是使用特征向量来计算份额,我们其实可以这么来理解特征值,其实他就是特征向量的一个缩影(特征向量的计算和特征值密切相关)。再回到份额,我们可以根据上面的公式来计算份额。那么这里牵涉到了一个问题,就是如何来获取主成分的数量?根据份额;比如我们打算保留98%的份额,那么就逐个添加特征值(此时的特征值已经是按照从大到小排列),直到份额达到了比例。

     1 from numpy import mean
     2 from numpy import linalg
     3 from numpy import argsort
     4 from numpy import cov
     5 
     6 # 哪里看出来是降维呢?降维的依据又是什么呢?注意,eigValInd最后只是取值前topNfeat个成分
     7 def PCA(dataMat, topNfeat=99999):
     8     # 计算方差,然后用原始数据集-均值,减去均值目的就是要计算方差,为下一步求解协方差矩阵做准备
     9     # 求解完协方差之后,就可以利用协方差值来求特征值以及特征矩阵
    10     meanValue = mean(dataMat, axis = 0)
    11     print("meanValue: ", meanValue)
    12     # 源数据减去均值,整个特征的特征均值为0
    13     meansRemoved = dataMat - meanValue
    14     print("meansRemoved: ", meansRemoved)
    15     covMat = cov(meansRemoved, rowvar=0)
    16     print("covMat: ", covMat)
    17     eigVals, eigVects = linalg.eig(mat(covMat))
    18     print("eigVals: 
    ", eigVals)
    19     print("eigVects: 
    ", eigVects)
    20     # 对特征值进行排序,并基于此来获取特征向量,之所以通过-1来取倒序,是因为要按照特征权重从大到小获取
    21     eigValInd = argsort(eigVals)
    22     print("eigValInd: ", eigValInd)
    23     eigValInd = eigValInd[:-(topNfeat+1):-1]
    24     print("eigValInd sorted: ", eigValInd)
    25     regeigVects = eigVects[:, eigValInd]
    26     print("regeigVects: ", regeigVects)
    27     # 获取降维之后的数据,以及逆运算推出原始数据
    28     lowDDataMat = meansRemoved * regeigVects
    29     reconMat = (lowDDataMat * regeigVects.T) + meanValue
    30     
    31     return lowDDataMat, reconMat

     

    上面的一段代码中第28,29行其实并不是很懂,为什么分别计算lowDDataMat和reconMat?从是应用来看其实最终降维后,参与运算的数据是reconMat。

    下面就是最后一个问题:如何对于降维后数据进行还原?降维的本质其实就是将非核心特征设置值为0;我们在算法一般会把把0值添加回去,而是直接采用xHat * Uk(xHat是旋转以后降维数据,Uk是特征向量空间的前K个向量)

    参考:

    解释特征矩阵和特征向量

    http://mini.eastday.com/bdmip/180328092726628.html#

    关于主成分分析

    http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/%E4%B8%BB%E6%88%90%E5%88%86%E5%88%86%E6%9E%90#.E6.97.8B.E8.BD.AC.E6.95.B0.E6.8D.AE

    《机器学习实战》 Peter

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