基础算法---主成分分析PCA聚类

最新推荐文章于 2025-04-14 15:42:38 发布
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#机器学习

主成分分析PCA是一种有效的降维方法，尤其在高维数据中，通过找到方差最大的方向来降低数据的维度。PCA涉及向量的内积、基变换等数学概念，并可通过手算实例进行理解。PCA的优缺点包括能去除冗余特征，但可能丢失部分信息。在实际应用中，PCA算法的API参数如'n_components'决定了降维后的特征维度，'whiten'控制是否进行白化处理。

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PCA原理

什么是主成分分析

如果一个数据集有1w个特征，针对研究目标，不可能分析每一个特征；有些特征间存在高度相关性，相关系数可能高达95%；有些特征是另一些特征的子集；因此需要降维，去掉作用较小的特征。
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PCA中的数学一：向量的内积

向量默认是列向量

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A和B的单位向量B’的内积，就会A在B上的投影

PCA中的数学二：基

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线性无关：向量正交。正交向量的内积等于0。
将图中这组基（蓝色），旋转任意角度，都可以成为一组新的基

PCA中的数学三：基变换

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同理，（3，2）和单位向量y1’、y2’的内积，就是（3，2）在新基上的投影

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PCA中的数学四：基变换在PCA中如何应用

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在y2上投影后，会有更多的数据重合；在y1投影后，重合的数据点更少

PCA中的数学五：如何找到最优基（方差最大的方向）

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三维数据以橄榄型的为例子，当三维降二维的基为方差最大的方向，二维降三维的基也为方差最大的方向，这两个方向基本就是重合的。这样的话，这两个基不是线性无关的。

那么如何解决上述问题呢？
如何找到终极目标：找到一组合适的基呢？

利用协方差和协方差矩阵：可以找到一组正交且方差最大的正交基。

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协方差矩阵（1/m）XX^T

由于协方差为0，则两个向量正交（线性不相关）。 为了找到方差最大的正交基，协方差矩阵需要是一个主对角线元素都最大且非主对角线全为0的对角阵。

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矩阵转置后等于其本身的是实对称矩阵，C就是一个实对称矩阵，必定可以对角化

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PCA手算实例

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1、计算矩阵X：两个维度，5条数据，每条数据都减去均值都到矩阵X
2、计算矩阵X的协方差矩阵：m=5条数据
在这里插入图片描述在这里插入图片描述

3：计算协方差矩阵的特征值和特征向量：根据特征值和特征向量的定义计算，行列式|λE-A| = 0，解得λ后；
当λ=2时，（λE-A）*（x1,x2）^ T = （0，0）^ T----->解得x1 = x2

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基于主成分分析（PCA）和K均值算法的数据聚类实现（含Matlab代码）
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