MachineLearning之降维艺术--PCA算法原理及多种方法实现

《 Dianchen Raw’s Machine Learning 学习笔记系列 ---- 小白角度看机器学习》

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(1). DeepLearning之LSTM模型输入参数：time_step, input_size, batch_size的理解

(2). DeepLearning之LSTM模型输入数据：白话降维解说

(3). MachineLearning之降维艺术–PCA算法原理及多种方法实现

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本文摘要：

1. 如何利用PCA解决实际问题的痛点？

2. PCA的各种参数映射到实际物理问题都映射着什么？

3. 如何更好的理解PCA？

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1. PCA的基本介绍

1. PCA全称是principal components analysis，中文的含义是主要成分分析。
2. 也称主分量分析，旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标，几个综合指标也可以转化是从最小的指标综合而成。
3. 在统计学中，主成分分析PCA是一种简化数据集的技术。

2. PCA原理，如何降维

1. 它是一个线性变换。
2. 这个变换把数据变换到一个新的坐标系统中，使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标(称为第一主成分)上，第二大方差在第二个坐标(第二主成分)上，依次类推。
3. 主成分分析经常用于减少数据集的维数，同时保持数据集的对方差贡献最大的特征。
4. 这是通过保留低阶主成分，忽略高阶主成分做到的。
5. PCA 的目标是寻找 r （ r
6. 每个新变量是原有变量的线性组合，体现原有变量的综合效果，具有一定的实际含义。
7. 这 r 个新变量称为“主成分”，它们可以在很大程度上反映原来 n 个变量的影响，并且这些新变量是互不相关的，也是正交的。
8. 通过主成分分析，压缩数据空间，将多元数据的特征在低维空间里直观地表示出来。

3. PCA如何实现(SPSS, Python)

1. 矩阵的特征方程式是：A * x = lamda * x
2. 这个方程可以看出什么？上次我们提到矩阵实际可以看作一个变换，方程左边就是把向量x变到另一个位置而已；
3. 右边就是把向量x作了一个拉伸，拉伸量是lamda。
4. 那么它的意义就很明显了，表达了矩阵A的一个特性就是这个矩阵可以把向量x拉长（或缩短）lamda倍，仅此而已。
5. PCA的spss实现，运用SPSS进行PCA主成分分析（因子分析）
6. PCA的python实现，主成分分析法以及python实现
7. PCA的R语言实现，R语言与主成分分析

4. 特征值与特征向量都是啥意思？

1. 特征值对应的特征向量就是理想中想取得正确的坐标轴
2. 特征值就等于数据在旋转之后的坐标上对应维度上的方差。
3. 这个就是特征值和特征向量的一个实际应用：“得出使数据在各个维度区分度达到最大的坐标轴。”

5. PCA的实际物理意义什么？

1. 所以，在数据挖掘中，就会直接用特征值来描述对应特征向量方向上包含的信息量，
2. 而某一特征值除以所有特征值的和的值就为：该特征向量的方差贡献率（方差贡献率代表了该维度下蕴含的信息量的比例）。
3. 通常经过特征向量变换下的数据被称为变量的主成分，当前m个主成分累计的方差贡献率达到一个较高的百分数（如85%以上）的话，就保留着这m个主成分的数据。
4. 实现了对数据进行降维的目的。整个主成分分析的算法原理也就是这个。

6. 痛点：PCA能干什么？

1. 数据降维
2. 特征工程
3. 综合指标

7. 小白的理解与总结

1. 当数据的的维数过多时，在尽可能不减少数据信息的情况下，可有效减少数据的维数
2. 当有过多的特征不好抓取时，可使用PCA进行特征的提取，例如图片识别（轮廓）
3. 当子指标过多时，可使用PCA对子指标进行分类，变为几个较为重要的综合指标

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参考链接，尊重原创，支持原创！

1. 「Mr.Jcak」，主成分分析PCA以及特征值和特征向量的意义。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_38314865/article/details/84190175

2. 「wangxiaojun911」，矩阵——特征向量(Eigenvector)。
   原文链接：https://blog.csdn.net/wangxiaojun911/article/details/673793