主成分分析（学习笔记）

主成分分析：principal component analysis（PCA）由卡尔皮尔逊于1901年提出，是一种分析，简化数据的技术，主要用于降低数据的维数，并且在这个过程中，

保持数据集中的对方差贡献最大的特征。

具体操作：首先对数据集的协方差矩阵进行特征分解，得到数据集的主成分（特征向量）和相对应的权值（特征值）。我们要在降低数据维数的过程中，使数据集的信息丢失尽可能的小，这等价于在原数据集中除掉最小的特征值所对应的成分，从而对方差的影响尽可能的小。

接下来，闲言少叙，直接上简明的数学过程：

假设我们有一个数据集：X1, X2, ………Xk, 每一个样本为n维的列向量（a,b,c,d,....,n），每一行（维度）都代表了一个特征。

现在利用PCA的方法使其降低到m个维度。

1. 去中心化

即数据集的每一个样本都减去样本均值，这样做之后数据每一个维度的均值都变为了0。

2. 计算去中心化后的数据集的协方差矩阵

这里除以k-1的原因呢，这里暂且借用看到的一句话：

是因为这样能使我们以较小的样本集更好的逼近总体的标准差，即统计上所谓的“无偏估计。https://blog.csdn.net/shenziheng1/article/details/52955687

3. 计算矩阵C的特征值以及特征向量

其中S为对角线矩阵，对角线上所对应的元素为特征值；V矩阵每一列为对应特征值的特征向量。

注意！！！

因为C是对称矩阵，所以得到的不同的特征值所对应的特征向量都是相互正交的。

4. 挑选主导的特征值，完成数据降维

从n个特征值中挑选最大的m个，将对应的特征向量组成矩阵M（n×m维），有

其中原数据集A为n×k矩阵，得到的降低维度后的新数据集A’为m×k矩阵。

总结

从我个人理解来看，PCA的本质就是通过计算特征值来去除多维数据内部相关性的过程。

在实际当中我们面对的数据可以达到成千上万维，有些数据相关性很高，直接处理他们会产生大量的重复性计算。首先计算协方差，了解数据不同特征之间的相关性；再通过计算协方差矩阵的特征值并选取m

参考资料：

1. https://en.wikipedia.org/wiki/Principal_component_analysis

2. https://blog.csdn.net/dfdfdsfdfdfdf/article/details/53166769 （一篇关于特征值分解的博客）