无监督学习——降维问题：主成分分析（PCA）详解
降维问题：主成分分析（PCA）详解
文章目录
- 降维问题：主成分分析（PCA）详解
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- 一、引言
- 二、PCA 算法原理
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- 2.1 基本思想
- 2.2 数学推导
- 2.3 方差解释率
- 三、PCA 的应用场景
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- 3.1 数据可视化
- 3.2 特征提取
- 3.3 数据压缩
- 四、PCA 案例及代码实现
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- 4.1 案例描述
- 4.2 代码实现
- 4.3 代码解释
- 五、PCA 的优缺点
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- 5.1 优点
- 5.2 缺点
- 六、总结
一、引言
在机器学习和数据分析领域，我们常常会遇到高维数据。高维数据虽然包含了丰富的信息，但也带来了诸多问题，如计算复杂度增加、数据稀疏性、过拟合风险提高等。降维技术应运而生，它能够在尽可能保留数据重要信息的前提下，减少数据的维度。主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种常用的无监督降维方法，被广泛应用于数据可视化、特征提取、数据压缩等方面。本文将详细介绍 PCA 的原理、应用场景，并通过具体案例和代码展示其使用方法。
二、PCA 算法原理
2.1 基本思想
PCA 的核心思想是找到数据的主成分，这些主成分是数据方差最大的方向。通过将数据投影到这些主成分上，我们可以在减少数据维度的同时，尽可能保留数据的信息。具体来说，PCA 会寻找一组正交的方向（主成分），使得数据在这些方向上的投影方差最大。第一个主成分是数据方差最大的方向，第二个主成分是与第一个主成分正交且方差次大的方向，以此类推。
2.2 数学推导
假设我们有一个 n n n 维的数据集 X = [ x 1 , x 2 , ⋯ , x m ] T X = [x_1, x_2, \cdots, x_m]^T X=[x1,x2,⋯,xm]T，其中 x i x_i xi 是一个 n n n 维向量， m m m 是样本数量。PCA 的目标是找到一个 n × k n\times k n×k 的投影矩阵 W W W，将 X X X 投影到 k k k 维空间（ k < n k < n k<n），得到降维后的数据 Y = X W Y = XW Y=XW。
为了找到最优的投影矩阵 W W W，我们需要最大化投影后数据的方差。设投影后的样本为 y i = W T x i y_i = W^T x_i yi=WTxi，投影后数据的协方差矩阵为 S y = 1 m − 1 ∑ i = 1 m ( y i − y ˉ ) ( y i − y ˉ ) T S_y = \frac{1}{m - 1} \sum_{i = 1}^{m} (y_i - \bar{y})(y_i - \bar{y})^T Sy=m−1