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wzjs 2025/7/27 3:12:37

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特征降维------特征组合（以SVD为例）

知识点回顾：

奇异值的应用：

特征降维：对高维数据减小计算量、可视化
数据重构：比如重构信号、重构图像（可以实现有损压缩，k 越小压缩率越高，但图像质量损失越大）
降噪：通常噪声对应较小的奇异值。通过丢弃这些小奇异值并重构矩阵，可以达到一定程度的降噪效果。
推荐系统：在协同过滤算法中，用户-物品评分矩阵通常是稀疏且高维的。SVD (或其变种如 FunkSVD, SVD++) 可以用来分解这个矩阵，发现潜在因子 (latent factors)，从而预测未评分的项。这里其实属于特征降维的部分。

作业：尝试利用svd来处理心脏病预测，看下精度变化

对于任何矩阵，均可做等价的奇异值SVD分解 A=UΣVᵀ，对于分解后的矩阵，可以选取保留前K个奇异值及其对应的奇异向量，重构原始矩阵，可以通过计算Frobenius 范数相对误差来衡量原始矩阵和重构矩阵的差异。

U矩阵：描述行之间的关系，列向量来自AAᵀ的特征向量，而AAᵀ计算的是行之间的相似性（因为A的每一行代表一个样本）
Σ矩阵：告诉我们哪些模式最重要（奇异值越大越重要，是按降序排列的）
Vᵀ矩阵：描述列之间的关系，列向量来自AᵀA的特征向量，而AᵀA计算的是列之间的相似性（因为A的每一列代表一个特征）

应用：结构化数据中，将原来的m个特征降维成k个新的特征，新特征是原始特征的线性组合，捕捉了数据的主要方差信息，降维后的数据可以直接用于机器学习模型（如分类、回归），通常能提高计算效率并减少过拟合风险。

ps：在进行 SVD 之前，通常需要对数据进行标准化（均值为 0，方差为 1），以避免某些特征的量纲差异对降维结果的影响。

具体说说通过奇异值来降维，本质上通过数学变换创造新特征，这种方法是许多降维算法（如 PCA）和数据处理技术的基础，具体三步搞定：

分解：对原始矩阵A做SVD得到 A = UΣVᵀ
筛选：选择前k个奇异值（如何选k见下方规则）

固定数量法（最简单）：直接指定保留前k个（如k=10），适用于对数据维度有明确要求时
能量占比法（最常用）：计算奇异值平方和（总能量），选择使前k个奇异值平方和占比>阈值（如95%）
拐点法（可视化判断）：奇异值下降曲线明显变平缓的点作为k

重构：用U的前k列、Σ的前k个值、Vᵀ的前k行重构近似矩阵 Aₖ = UₖΣₖVₖᵀ

1.初步理解

下面用一个简单的矩阵实现SVD降维

import numpy as np# 创建一个矩阵 A (5x3)
A = np.array([[1, 2, 3],[4, 5, 6],[7, 8, 9],[10, 11, 12],[13, 14, 15]])
print("原始矩阵 A:")
print(A)# 进行 SVD 分解
U, sigma, Vt = np.linalg.svd(A, full_matrices=False)
print("\n奇异值 sigma:")
print(sigma)# 保留前 k=1 个奇异值进行降维
k = 1
U_k = U[:, :k]  # 取 U 的前 k 列，因为要保持行数不变
sigma_k = sigma[:k]  # 取前 k 个奇异值
Vt_k = Vt[:k, :]  # 取 Vt 的前 k 行，因为要保持列数不变# 近似重构矩阵 A,常用于信号or图像筛除噪声
A_approx = U_k @ np.diag(sigma_k) @ Vt_k
print("\n保留前", k, "个奇异值后的近似矩阵 A_approx:")
print(A_approx)# 计算近似误差
error = np.linalg.norm(A - A_approx, 'fro') / np.linalg.norm(A, 'fro')
print("\n近似误差 (Frobenius 范数相对误差):", error)

这里的Frobenius 范数相对误差的计算方式有点难理解，举一个更简单的例子说明一下：

2.实际运用到数据集里

难点就是对于测试集要用训练集相同的SVD分解规则，即相同的变换

import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score# 设置随机种子以便结果可重复
np.random.seed(42)# 模拟数据：1000 个样本，50 个特征
n_samples = 1000
n_features = 50
X = np.random.randn(n_samples, n_features) * 10  # 随机生成特征数据
y = (X[:, 0] + X[:, 1] > 0).astype(int)  # 模拟二分类标签# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
print(f"训练集形状: {X_train.shape}")
print(f"测试集形状: {X_test.shape}")# 对训练集进行 SVD 分解
U_train, sigma_train, Vt_train = np.linalg.svd(X_train, full_matrices=False)
print(f"Vt_train 矩阵形状: {Vt_train.shape}")# 选择保留的奇异值数量 k
k = 10
Vt_k = Vt_train[:k, :]  # 保留前 k 行，形状为 (k, 50)
print(f"保留 k={k} 后的 Vt_k 矩阵形状: {Vt_k.shape}")# 降维训练集：X_train_reduced = X_train @ Vt_k.T
X_train_reduced = X_train @ Vt_k.T
print(f"降维后训练集形状: {X_train_reduced.shape}")# 使用相同的 Vt_k 对测试集进行降维：X_test_reduced = X_test @ Vt_k.T
X_test_reduced = X_test @ Vt_k.T
print(f"降维后测试集形状: {X_test_reduced.shape}")# 训练模型（以逻辑回归为例）
model = LogisticRegression(random_state=42)
model.fit(X_train_reduced, y_train)# 预测并评估
y_pred = model.predict(X_test_reduced)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"测试集准确率: {accuracy}")# 计算训练集的近似误差（可选，仅用于评估降维效果）
X_train_approx = U_train[:, :k] @ np.diag(sigma_train[:k]) @ Vt_k
error = np.linalg.norm(X_train - X_train_approx, 'fro') / np.linalg.norm(X_train, 'fro')
print(f"训练集近似误差 (Frobenius 范数相对误差): {error}")