pca是特征选择,基于pca特征选择与特征提取

　　本文将目录问题引入到PCA 1的实现中。数据集加载2。数据预处理3。主成分分解3.1协方差矩阵构造3.2特征值分解3.3方差解释3.4降维投影3.5降维结果问题汇总附录

　　问题介绍

　　调用sklearn库时，可以使用decomposition . PCA(n _ components=2)将多维数据降维为二维。你对里面的流程一无所知，看起来就像一个心里没底的黑匣子。今天，感动的小馒头同学们将尝试回答以下问题。

　　1)主成分分析PCA中的分解过程是怎样的？基于什么原理？

　　2)与原始数据相比，它保留了哪些信息，丢失了哪些信息？如何科学地选择食材的数量？

　　部分代码参考Sebastian Raschka的博客pca_in_3_steps，感谢原大神。

　　PCA 1的实施。数据集加载是对其他学习资料的补充，所以概念部分在此不赘述。综上所述，我们将PCA应用于一个D维数据集，希望最大化M维子空间中保留的信息，最小化(D-M)维空间中丢失的信息。今天，在渐进码的形式中，通过结合图像来解释分解过程和主分量的选择。

　　首先我们准备经典数据集iris，可以加载到sklearn数据库中。

　　从sklearn导入数据集# load data iris=datasets . load _ iris()# help(datasets . load _ iris)#检查数据结构x=iris.data #每一行是一个观察值，每一列是一个变量y=iris . target print( X和y的形状，X.shape，y.shape， \n ，特征是，iris.feature_names， \n ，类是，iris。target _ names)X和y (150，4) (150，)的形状特征有[萼片长(cm)，萼片宽(cm)，花瓣长(cm)，花瓣宽(cm)]类有[ setosa versicolor virginica ]2。在这一步的数据预处理中，我自己尝试了MinMax缩放。由于PetalLength特性的取值范围太大，缩放后，第三个和其余特性都被最小化。考虑到量级差异，很容易影响PCA这种距离敏感算法。所以采用原作者的Z-score归一化法，其他方法未经作者测试。

　　来自sklearn。预处理导入standard scaler x _ STD=standard scaler()。Fit _ transform (x)关于数据库调整的细节，特别补充一下，有些数据是查阅资料时发现的，大神们会强调不同归一化方法的区别。例如，最容易与StandardScaler方法混淆的规格化器是这样组织的(描述引自官方的sklearn文档)

　　标准缩放器-通过移除平均值并缩放至单位方差来标准化要素。

　　聚焦，根据每一列(不同的特征)操作，利用样本均值/样本方差归一化器的相对差-具有至少一个非零分量的每个样本(即数据矩阵的每一行)独立于其他样本被重新缩放，使得其范数(l1、l2或inf)等于1。

　　重点是按照每条线(不同的采样点)进行操作，将整条线归一化为单位距离。3.主成分分解3.1协方差矩阵的构造。这里，样本协方差矩阵通过其原始定义求解。I行和J列中的单个元素可以表示为Cov(X_i，X_j)，其中X_i，X_j分别对应样本集的I列和J列特征数据，k表示观测值的序号(k=1，2，…，n)。有矩阵元素：

　　C o v ( X i，X j )=1 n k=1 n ( x i，k e(Xi))(XJ，k e(XJ))cov(x _ { I }，x _ { j })=\frac{1}{n}\sum^{n}_{k=1}(x_{i，k }-e(x _ { I })(x _ { j，k} - E(X_{j})) Cov(Xi，Xj )=n1 k=1n (xi，k e(Xi))(XJ，k e(XJ))

　　将numpy作为npX_train=X_std #导入创建对originX_mean=np.mean(X_train，axis=0) #大小为(4，)n=X _ train . shape[0]X _ cov=(X _ train-X _ mean)的向量的引用。T @ (x _ train-x _ mean)/NX _ cov #一个大小为(4，4)的对称矩阵可以通过NP得到。封面(x _火车.同时，更直观地，我们将协方差矩阵可视化：

　　图1)虹膜数据集的样本协方差矩阵。图纸代码请参考附录2。

　　3.2特征值分解对于一个对称矩阵，不同特征值对应的特征向量必须相互正交。如果将这组特征向量分别归一化，就可以得到一组单位正交向量，进而可以形成一个正交矩阵。

　　#计算协方差矩阵的特征值和特征向量，导入numpy为npeig _ val，eig _ vec=np.linalg.eig (x _ cov) #检查得到的矩阵是否为酉正交矩阵，即EIG _ vec . t:NP . testing . assert _ array _ almost _ equal(1.0，np.linalg.norm (ev)) #这里直接用assert，标准太高，会报浮点错误# assert 这是numpy自带的，默认精度是六位数，可以设置参数decimal来修改# Method 2。 也可以用u，s，v=np.linalg.svd(X_std。t)，EIG _ vec=UPrint(特征值\ n ，EIG _瓦尔， \内根向量\ n ，EIG _ vec)特征值[2.93808505 0.9201649 0.14774182 0.02085386]特征向量[[0.52106591-0.37741762-0.71956635 0.26128628]

　　对于iris数据集，维度较小，可以直观的看到，但是面对未来的研究和工作，需要掌握一定的分析方法。下面介绍——种按降序累计特征值和的方法之一：

　　tot=sum(EIG _ val)var _ exp=[(I/tot)* 100 for I in sorted(EIG _ val，reverse=True)]cum_var_exp=NP . cumsum(var _ exp)#返回一个累积sumprint(累积sum \n ，cum _ var _ exp)

　　图2)虹膜数据集特征值的累积和。图纸代码请参考附录1。

　　从图中可以看出，绝大部分方差(72.96%)可以用第一主成分解释，加上第二主成分，合起来可以解释95%以上的方差。

　　3.4降维投影我们知道，降维方法在追求简化的过程中，都想尽可能地保留原始信息。前两个主成分已经可以解释大部分的数据变化(通常在80%以上)，那么剩下的主成分就会被丢弃，这样就不会丢失太多的信息。所以在这种情况下，降维到二维子空间是一个合理的决策。

　　#根据以上分析，选择前两个主成分进行降维proj _ mat=np.hstack ((EIG _ vec [:0])。整形(-1，1)，EIG _ vec [:1]。整形(-1，1)))打印(投影矩阵)。Proj_mat)Y=X_std @ proj_mat # Y是我们需要的最终降维结果投影矩阵[[0.52106591-0.37741762][-0.26934744-0.92329566][0.580131-0.024475[0.56485654-0.06694199]]3.5降维结果target _ names=.

　　总结这次我们尝试拆解PCA的实现过程，知道如何合理筛选维度。但仍有一些未完成的工作。包括以下几个部分：

　　离群值的识别尚未完成。因为PCA涉及到计算样本的均值和方差，而这些统计值对异常值的干扰非常敏感，所以要引起重视。不再讨论元件选择方法。选择解释度在80%以上的食材是否是最佳选择，是否有其他合理的选择方法，这次就不深究了。与LDA、ICA等其他降维方法相比。PCA的时间复杂性及其作为线性变换的局限性不再进一步讨论。附录参考：

　　https://sebastianraschka.com/Articles/2015_pca_in_3_steps.html(代码部分参考了本文，感谢原文，非常详细)https://www.statology.org/covariance-matrix-python/#:~:text=A协方差矩阵是一个正方形矩阵，在python . https://stack overflow . com/questions/39120942/difference-between-standard scaler-and-normalizer-in-sk learn-pre conditioning中创建协方差矩阵的步骤有限。如有错误，请指正。

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