机器学习（十七）主成分分析（Principle Component Analysis）

PCA−主成分分析

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想法来源：数据压缩、可视化

PCA：主成分分析。目的就是把有意义的样本点数据适当地降维表达。如果是降到3维或者2维就可以可视化表达了。这其中，针对常用的样本点来说，肯定是有数据损失的。问题是如何将损失降到比较小。3维到2维的降维表达如下图：

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PCA的算法

• 样本属性缩放归一化，计算样本向量集的协方差矩阵
• 计算协方差矩阵的特征向量矩阵U，将明显差异的左起K列挑出来UReduce，不明显的余下部分则近似认为是常数，以达到降维的目的
• 提出来的K个特征向量与原样本集相乘，得到映射的K维样本集
  
  上图中的U是一个n∗n的矩阵。要度量降维保真效果，可以用方差与模长平方比。如下图，则称保真度≥99%：
  
  其中，svd函数（octave和matlab都支持）返回的第二个矩阵S，斜对角值就是方差。如下图：
  
• 有降维肯定也要涉及怎么还原。还原公式如下图右下角手写部分：
  

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PCA与线性回归的不同

线性回归是不改变样本输入参数x⃗ 的情况下对结果集的拟合，所以如下图左侧；而PCA是同时改变x⃗ 和对应的结果集。至于为什么二维降一维时是如下右图垂线方向，因为涉及到复杂的数学推导，这里不作详细说明。会用就行了。

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PCA的补充材料

PCA作用

因为PCA的本质作用就是降维，所以除了数据压缩、可视化，还可以在监督学习时降低维度以减小计算负担、提高计算速度。
但是如果监督学习时过度拟合，是不推荐用PCA来降低过拟合的，因为可以调参以增强正规化的效果、减少监督学习时的属性类型等来达到抑制过拟合。

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特征向量

特征向量是个非常重要的概念。向量是变换的特征向量。变换所在的空间越高维，可能的特征向量就越多。

参考链接 Wikipedia、博客（该博客说明有误导性：特征向量的长度值经A矩阵变换之后是可变的，而方向不变。当且仅当特征值λ为1时，特征向量才长度不变）、百度百科。

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