pca算法介绍及简单实例

作者: 兆小佳 | 来源:发表于2019-04-04 09:37 被阅读3次

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1.pca算法

主成分分析（Principal components analysis，PCA）是一种分析、简化数据集的技术。主成分分析经常用于减少数据集的维数，同时保持数据集中的对方差贡献最大的特征。

简而言之，PCA就是压缩数据，降低维度，把重要的特征留下来。

目的:

1.压缩数据

当你有上百上千个特征，它们可能来自不同的部门给的数据，可能这些来自不同的数据是可以互相推导的，或者某个特征是对结果没什么影响的，或者来自不同的部门的数据其实在描述同一个问题，那么这些冗余的特征是没有价值的。

我们可以通过降低维度（用机器学习的话来说就是去掉一些特征）来提高算法效率。

2.达到数据可视化

在解决机器学习问题时，如果能把数据可视化，可以大大帮助我们找到解决方案。但是，如果特征太多（即维数太多），你很难画出图，就算画出来了也不容易理解。

我们可以通过降低维度使数据反映在平面或者立体空间中，便于数据分析

2.过程

对于一组数据，如果它在某一坐标轴上的方差越大，说明坐标点越分散，该属性能够比较好的反映源数据。所以在进行降维的时候，主要目的是找到一个超平面，它能使得数据点的分布方差呈最大，这样数据表现在新的坐标轴上时候已经足够分散了。

我们要对数据样本进行中心化，中心化即是指变量减去它的均值。我们通过坐标轴变换，使得原本属于x轴的数据样本变成w轴样本。我们希望变化后的数据在坐标轴w的呈现的值z的方差最大，则我们会得到图示目标函数，并且由于w是坐标轴，所以我们会得到一个约束条件。根据拉格朗日乘子法可以解决该问题，经过处理后我们把问题变成了x协方差求特征值，求特征向量的问题了。

我们已经在上述过程中知道了问题的数学模型，我们可以解除p个特征值与对应的特征向量。我们可以对特征值进行大到小排序，如果我们要从p维 --> q维（q＜p），那么我们只需要取前q个特征值对应的特征向量进行向量相乘。如果问题并没有给出具体q的值，那么我们可以通过计算如下式子便可以知道q的取值。其中t的取值相当于是一个阈值，比如我们需要保留80%，那么t=0.8即可。