为什么要降维

不降维可能过拟合。

目的

• 找到宏观信息

  1. 找到潜在变量
  2. 选出重要变量
     高维稀疏向量的局部信息过多，例如购买商品。

• 找到交叉效应

• 不建议先降维再拟合模型

  • 丢失局部信息
  • 先验知识很有限

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PCA

将原样本x投影到各个主成分上，使在主成分方向投影的方差最大（从第一个开始每个都最大），且不同主成分之间不相关。

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NMF（X非负）

分解X（原样本）=B（基向量）W（权重）
损失函数：||X-BW||F （frobenius norm）

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tSNE

非线性降维。
目标 - 高维原样本x → 低维新样本y
定义xi与xj的相似度 - 以xi为中心的高斯分布的xj的概率密度
高斯核σ - 数据越密取值越小（可按局部数据空间密度变化）
定义yi与yj的相似度 - 柯西分布（学生t-分布，即tSNE的t）
定义yi的位置 - 以x与y分布的KL散度为损失函数

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实现

隐藏维度选取：根据数据
数据预处理：标准化；选重要数据；去掉过于稀疏的；可构建2、3折交叉