算法笔记（15）特征提取及Python代码实现

特征提取从初始的一组测量数据开始，并建立旨在提供信息和非冗余的派生值（特征），从而促进后续的学习和泛化步骤，并且在某些情况下带来更好的可解释性。本节主要讲述2种特征提取方法：PCA主成分分析法用于特征提取、非负矩阵分解用于特征提取。

对人脸数据集进行特征提取

PCA主成分分析法用于特征提取

基本思想从一组特征中计算出一组按照重要性的大小从大到小依次排列的新特征，它们是原有特征的线性组合，并且新特征之间不相关, 我们计算出原有特征在新特征上的映射值即为新的降维后的样本。
Python代码实现：

mlp=MLPClassifier(hidden_layer_sizes=[100,100], random_state=62,
                  max_iter=400)
mlp.fit(X_train, y_train)
print('模型识别准确率:{:.2f}'.format(mlp.score(X_test, y_test)))
pca = PCA(whiten=True, n_components=0.9, random_state=62).fit(X_train)
X_train_whiten = pca.transform(X_train)
X_test_whiten = pca.transform(X_test)
print('白化后数据形态：{}'.format(X_train_whiten.shape))
mlp.fit(X_train_whiten, y_train)
print('数据白化后模型识别准确率:{:.2f}'.format(mlp.score(X_test_whiten, 
                                             y_test)))

模型识别准确率:0.55
数据白化后模型识别准确率:0.58
结果分析：模型的准确率轻微的提高了，PCA的数据白化功能对于提高神经网络模型的准确率是有一定帮助的。

非负矩阵分解用于特征提取

非负矩阵分解是指矩阵中所有元素均为非负数约束条件之下的矩阵分解方法。
Python代码实现：

from sklearn.decomposition import NMF
nmf = NMF(n_components=105,random_state=62).fit(X_train)
X_train_nmf = nmf.transform(X_train)
X_test_nmf = nmf.transform(X_test)
print('NMF处理后数据形态：{}'.format(X_train_nmf.shape))
mlp.fit(X_train_nmf, y_train)
print('nmf处理后模型准确率：{:.2f}'.format(mlp.score(X_test_nmf,
                                           y_test)))

nmf处理后模型准确率：0.54
结果分析：NMF处理后的数据训练的神经网络模型准确率和PCA处理后的模型准确率基本持平，略微低一点点。
与PCA不同：
（1）降低NMF的成分数量，会重新生成新的成分，而新的成分和原来的成分是完全不一样的；
（2）NMF中的成分是没有顺序的。

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