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【机器学习】机器学习的基本分类-无监督学习-主成分分析（PCA:Principal Component Analysis）

news 来源：原创 2025/7/4 16:48:17

主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）

主成分分析（PCA）是一种常用的降维技术，用于将高维数据投影到低维空间，同时尽可能保留原数据的主要信息（方差）。

1. PCA 的核心思想

目标：找到新的坐标轴（主成分），使得数据投影到这些轴上的方差最大化。
主成分：数据的主要变化方向。第一个主成分捕获最多的方差，第二个主成分与第一个正交，捕获剩余的最大方差，依此类推。
降维：选取前 k 个主成分，舍弃次要主成分，达到数据压缩的目的。

2. PCA 的步骤

步骤 1：标准化数据

数据集的不同特征可能具有不同的量纲和尺度，标准化将每个特征的均值设为 0，标准差设为 1：

$jz_{ij} = \frac{x_{ij} - \mu_j}{\sigma_j}$

其中， $\mu_j$ 是特征 j 的均值， $\sigma_j$ 是特征 j 的标准差。

步骤 2：计算协方差矩阵

协方差矩阵表示各特征之间的线性关系：

$\mathbf{C} = \frac{1}{n-1} \mathbf{Z}^\top \mathbf{Z}$

其中， $\mathbf{Z}$ 是标准化后的数据矩阵。

步骤 3：计算特征值和特征向量

解出协方差矩阵的特征值 $\lambda$ 和对应的特征向量 $\mathbf{v}$ ，特征向量表示主成分的方向，特征值表示对应的方差大小。

步骤 4：选择主成分

按特征值从大到小排序，选择前 k 个最大的特征值对应的特征向量。

步骤 5：投影数据到主成分空间

将原数据投影到选择的主成分方向：

$\mathbf{Y} = \mathbf{Z} \mathbf{V}_k$

其中， $\mathbf{V}_k$ 是由前 k 个特征向量构成的矩阵。

3. 数学推导

最大化方差

假设投影方向为单位向量 $\mathbf{v}$ ，投影后的数据方差为：

$\mathrm{Var}(\mathbf{v}) = \mathbf{v}^\top \mathbf{C} \mathbf{v}$

通过拉格朗日乘数法，约束 $\|\mathbf{v}\|^2 = 1$ ，得优化问题：

$\max_{\mathbf{v}} \mathbf{v}^\top \mathbf{C} \mathbf{v}, \quad \text{subject to } \|\mathbf{v}\|^2 = 1$

解得 $\mathbf{v}$ 为协方差矩阵 $\mathbf{C}$ 的特征向量，最大方差为对应的特征值。

4. 特点

优点

降维：减少数据维度，降低计算复杂度。
特征解耦：发现数据中的主要变化方向。
去噪：通过忽略小的主成分去除噪声。

缺点

线性假设：PCA 假设数据是线性可分的，不适用于非线性数据。
信息损失：降维可能会丢失重要信息。
解释性差：主成分是线性组合，可能难以直观解释其物理意义。

5. PCA 的应用场景

数据可视化：
- 将高维数据投影到二维或三维空间，便于可视化。
降维加速：
- 在机器学习任务中减少特征数量，提高模型训练速度。
去噪：
- 提取主要特征，过滤掉噪声。
图像压缩：
- 在图像处理中减少数据存储需求。

6. 实现 PCA

手动实现 PCA

import numpy as np# 数据
X = np.array([[2.5, 2.4], [0.5, 0.7], [2.2, 2.9], [1.9, 2.2], [3.1, 3.0], [2.3, 2.7], [2, 1.6], [1, 1.1], [1.5, 1.6], [1.1, 0.9]])# 步骤 1: 标准化数据
X_mean = np.mean(X, axis=0)
X_std = X - X_mean# 步骤 2: 计算协方差矩阵
cov_matrix = np.cov(X_std.T)# 步骤 3: 计算特征值和特征向量
eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eig(cov_matrix)# 步骤 4: 选择主成分
idx = np.argsort(eigenvalues)[::-1]
eigenvalues = eigenvalues[idx]
eigenvectors = eigenvectors[:, idx]# 步骤 5: 投影数据
k = 1  # 选择一个主成分
principal_components = eigenvectors[:, :k]
X_pca = X_std.dot(principal_components)print("降维后的数据：\n", X_pca)

输出结果

降维后的数据：[[-0.82797019][ 1.77758033][-0.99219749][-0.27421042][-1.67580142][-0.9129491 ][ 0.09910944][ 1.14457216][ 0.43804614][ 1.22382056]]

使用 `scikit-learn` 实现

from sklearn.decomposition import PCA
import numpy as np# 数据
X = np.array([[2.5, 2.4], [0.5, 0.7], [2.2, 2.9], [1.9, 2.2], [3.1, 3.0], [2.3, 2.7], [2, 1.6], [1, 1.1], [1.5, 1.6], [1.1, 0.9]])# PCA 降维
pca = PCA(n_components=1)
X_pca = pca.fit_transform(X)print("降维后的数据：\n", X_pca)

输出结果

降维后的数据：[[-0.82797019][ 1.77758033][-0.99219749][-0.27421042][-1.67580142][-0.9129491 ][ 0.09910944][ 1.14457216][ 0.43804614][ 1.22382056]]

7. 主成分数选择

累计解释方差比
- 累计解释方差比达到一定阈值（如 95%）时停止：

$\text{explained variance ratio} = \frac{\lambda_i}{\sum_{j=1}^{d} \lambda_j}$

碎石图（Scree Plot）
- 观察特征值的变化，选择拐点作为主成分数。

8. PCA 的扩展

Kernel PCA：将数据映射到高维空间，处理非线性数据。
Sparse PCA：增加稀疏性约束，选择更少的特征。
Incremental PCA：适合大规模数据集，分批处理数据。

PCA 是降维领域的重要工具，尽管其本质是线性投影，但通过合理使用可以显著提升数据处理效率和模型性能。

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