简述多种降维算法

最新推荐文章于 2024-12-20 05:00:00 发布

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陈汝丹算法与数学之美

本文首先给出了七种算法的一个信息表，归纳了关于每个算法可以调节的(超)参数、算法主要目的等等，然后介绍了降维的一些基本概念，包括降维是什么、为什么要降维、降维可以解决维数灾难等，然后分析可以从什么样的角度来降维，接着整理了这些算法的具体流程。主要目录如下:

1. 降维基本概念
2. 从什么角度出发降维
3. 降维算法
- 3.1 主成分分析PCA
- 3.2 多维缩放(MDS)
- 3.3 线性判别分析(LDA)
- 3.4 等度量映射(Isomap)
- 3.5 局部线性嵌入(LLE)
- 3.6 t-SNE
- 3.7 Deep Autoencoder Networks
4. 小结

这里autoencoder是否去中心化个人觉得还是有点疑问，在处理图像数据的时候，会对输入图片做一个变到0均值的预处理，但是这个操作是针对一张样本内减均值[1]，这里的去中心化指的是针对某一维数据减均值，并不是一个概念。下面开始具体谈谈降维相关的内容。

1.降维基本概念

而为什么可以降维，这是因为数据有冗余，要么是一些没有用的信息，要么是一些重复表达的信息，例如一张512*512的图只有中心100*100的区域内有非0值，剩下的区域就是没有用的信息，又或者一张图是成中心对称的，那么对称的部分信息就重复了。正确降维后的数据一般保留了原始数据的大部分的重要信息，它完全可以替代输入去做一些其他的工作，从而很大程度上可以减少计算量。例如降到二维或者三维来可视化。

2. 从什么角度出发来降维

一般来说可以从两个角度来考虑做数据降维，一种是直接提取特征子集做特征抽取，例如从512*512图中只取中心部分，一种是通过线性/非线性的方式将原来高维空间变换到一个新的空间，这里主要讨论后面一种。后面一种的角度一般有两种思路来实现[2]，一种是基于从高维空间映射到低维空间的projection方法，其中代表算法就是PCA，而其他的LDA、Autoencoder也算是这种，主要目的就是学习或者算出一个矩阵变换W，用这个矩阵与高维数据相乘得到低维数据。另一种是基于流形学习的方法，流形学习的目的是找到高维空间样本的低维描述，它假设在高维空间中数据会呈现一种有规律的低维流形排列，但是这种规律排列不能直接通过高维空间的欧式距离来衡量，如下左图所示，某两点实际上的距离应该是下右图展开后的距离。如果能够有方法将高维空间中流形描述出来，那么在降维的过程中就能够保留这种空间关系，为了解决这个问题，流形学习假设高维空间的局部区域仍然具有欧式空间的性质，即它们的距离可以通过欧式距离算出(Isomap)，或者某点坐标能够由临近的节点线性组合算出(LLE)，从而可以获得高维空间的一种关系，而这种关系能够在低维空间中保留下来，从而基于这种关系表示来进行降维，因此流形学习可以用来压缩数据、可视化、获取有效的距离矩阵等。

3. 几种降维方法流程

3.1 主成分分析PCA

又由于线性代数中对角化是通过求解特征值与对应的特征向量得到，因此可以推出PCA算法流程(流程主要摘自周志华老师的《机器学习》一书，其中加入了目标和假设用于对比后面的算法。周老师书中是基于拉格朗日乘子法推导出来，本质上而言与[3]都是一样的，这里很推荐这篇讲PCA数学原理的博客[3])。

此外，PCA还有很多变种kernel PCA, probabilistic PCA等等，本文暂时只考虑最简单的PCA版本。

3.2 多维缩放(MDS)

MDS的目标是在降维的过程中将数据的dissimilarity(差异性)保持下来，也可以理解降维让高维空间中的距离关系与低维空间中距离关系保持不变。这里的距离用矩阵表示，N个样本的两

3.3 线性判别分析(LDA)

LDA最开始是作为解决二分类问题由Fisher在1936年提出，由于计算过程实际上对数据做了降维处理，因此也可用作监督线性降维。它通过将高维空间数据投影到低维空间，在低维空间中确定每个样本所属的类，这里考虑K个类的情况。它的目标是将样本能尽可能正确的分成K类，体现为同类样本投影点尽可能近，不同类样本点尽可能远，这点跟PCA就不一样，PCA是希望所有样本在某一个维数上尽可能分开，LDA的低维投影可能会重叠，但是PCA就不希望投影点重叠。它采用的降维思路跟PCA是一样的，都是通过矩阵乘法来进行线性降维，投影点是

3.4 等度量映射(Isomap)

上面提到的MDS只是对数据降维，它需要已知高维空间中的距离关系，它并不能反应出高维数据本身潜在的流形，但是可以结合流形学习的基本思想和MDS来进行降维[5]。也就是高维空间的局部空间的距离可以用欧式距离算出，针对MDS的距离矩阵A，某两个相邻的点之间距离

3.5 局部线性嵌入(LLE)

3.6 t-SNE

t-SNE也是一种将高维数据降维到二维或者三维空间的方法，它是2008年由Maaten提出[6]，基于2002年Hinton提出的随机近邻嵌入(StochasticNeighbor Embedding, SNE)方法的改进。

需要注意的是，这个算法将低维数据作为变量进行迭代，所以如果需要加入插入新的数据，是没有办法直接对新数据进行操作，而是要把新数据加到原始数据中再重新算一遍，因此T-sne主要的功能还是可视化。

3.7 DeepAutoencoder Networks

Autoencoder是神经网络的一种，它是一种无监督算法，可以用来降维也能用来从数据中自动学习某种特征，这个神经网络的原理是输入一组值，经过网络之后能够获得一组输出，这组输出的值尽可能的跟输入的值大小一致。网络由全连接层组成，每层每个节点都跟上一层的所有节点连接。Autoencoder的结构如下图4所示，encoder网络是正常的神经网络前向传播

然而在实际的实现网络过程中，整个网络实际上层数只是图4中的一半，即4层网络，2000-1000-500-30的全连接结构。因为权重参数实际上在encoder和decoder中是相同的，enocoder过程是上一层的节点值乘以权重得到这一层的节点值，而decoder是这一层节点值与权重矩阵的转置相乘得到上一层的节点值。下图[7]更加清晰的展示了每一层实际的结构，包括一次前向传播和后向传播，因此可以拿最顶层的值作为网络的降维输出来进行其他的分析，例如可视化，或者作为压缩特征使用。

06年的时候Hinton在science上发了一篇文章讲如何用深度学习中的autoencoder网络来做降维[8]，主要是提出了先通过多层RBM来预训练权重参数，用来解决autoencoder降维后的质量依赖初始化网络权重的问题，即主要目的是提出一种有效的初始化权重的方式。上面的表达式中没有加入非线性变换，真实网络中每一层跟权重做矩阵乘法之后还需要加上非线性变换。

4.小结

本文主要重点放在算法流程是什么，每一步具体做了什么，有的地方可能理论阐述还不够清晰。但是有意思的是除了t-sne和autoencoder之外，其他的几种降维算法都是基于构造某个矩阵，然后对矩阵进行特征值分解，得到相关的ZZ或者WW。Laplacian Eigenmaps拉普拉斯特征映射没有完整研究，但是看算法最后也是选择前d个最小非零特征值，这个很有意思，就是数学功底不好，暂时想不通为什么基于特征值的效果这么好。而比较一层的autoencoder和PCA，假设autoencoder的目标函数是最小化均方误差，虽然autoencoder没有PCA那么强的约束(要求每一维正交)，但是autoencoder也许可以学到，因为本身基于最大化协方差的迹与最小均方差估计是等价的。几种方法总是让人感觉有着某些潜在的关联，不知道是不是能够提取出一种统一的模型能够把降维这件事情给解决掉。