第13章利用 PCA 来简化数据

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2023-12-01

利用PCA简化数据_首页

降维技术

场景

我们正通过电视观看体育比赛，在电视的显示器上有一个球。
显示器大概包含了100万像素点，而球则可能是由较少的像素点组成，例如说一千个像素点。
人们实时的将显示器上的百万像素转换成为一个三维图像，该图像就给出运动场上球的位置。
在这个过程中，人们已经将百万像素点的数据，降至为三维。这个过程就称为降维(dimensionality reduction)

数据显示并非大规模特征下的唯一难题，对数据进行简化还有如下一系列的原因：

1. 使得数据集更容易使用
1. 降低很多算法的计算开销
1. 去除噪音
1. 使得结果易懂

适用范围:

在已标注与未标注的数据上都有降维技术。
这里我们将主要关注未标注数据上的降维技术，将技术同样也可以应用于已标注的数据。

在以下3种降维技术中， PCA的应用目前最为广泛，因此本章主要关注PCA。

1. 主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)
- 通俗理解：就是找出一个最主要的特征，然后进行分析。
- 例如：考察一个人的智力情况，就直接看数学成绩就行(存在：数学、语文、英语成绩)
1. 因子分析(Factor Analysis)
- 通俗理解：将多个实测变量转换为少数几个综合指标。它反映一种降维的思想，通过降维将相关性高的变量聚在一起,从而减少需要分析的变量的数量,而减少问题分析的复杂性
- 例如：考察一个人的整体情况，就直接组合3样成绩(隐变量)，看平均成绩就行(存在：数学、语文、英语成绩)
- 应用的领域：社会科学、金融和其他领域
- 在因子分析中，我们
  - 假设观察数据的成分中有一些观察不到的隐变量(latent variable)。
  - 假设观察数据是这些隐变量和某些噪音的线性组合。
  - 那么隐变量的数据可能比观察数据的数目少，也就说通过找到隐变量就可以实现数据的降维。
1. 独立成分分析(Independ Component Analysis, ICA)
- 通俗理解：ICA 认为观测信号是若干个独立信号的线性组合，ICA 要做的是一个解混过程。
- 例如：我们去ktv唱歌，想辨别唱的是什么歌曲？ICA 是观察发现是原唱唱的一首歌【2个独立的声音（原唱／主唱）】。
- ICA 是假设数据是从 N 个数据源混合组成的，这一点和因子分析有些类似，这些数据源之间在统计上是相互独立的，而在 PCA 中只假设数据是不相关（线性关系）的。
- 同因子分析一样，如果数据源的数目少于观察数据的数目，则可以实现降维过程。

PCA

PCA 概述

主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)：通俗理解：就是找出一个最主要的特征，然后进行分析。

PCA 场景

例如：考察一个人的智力情况，就直接看数学成绩就行(存在：数学、语文、英语成绩)

PCA 原理

PCA 工作原理

找出第一个主成分的方向，也就是数据 方差最大 的方向。
找出第二个主成分的方向，也就是数据 方差次大 的方向，并且该方向与第一个主成分方向 正交(orthogonal 如果是二维空间就叫垂直)。
通过这种方式计算出所有的主成分方向。
通过数据集的协方差矩阵及其特征值分析，我们就可以得到这些主成分的值。
一旦得到了协方差矩阵的特征值和特征向量，我们就可以保留最大的 N 个特征。这些特征向量也给出了 N 个最重要特征的真实结构，我们就可以通过将数据乘上这 N 个特征向量从而将它转换到新的空间上。

为什么正交？

正交是为了数据有效性损失最小
正交的一个原因是特征值的特征向量是正交的

例如下图：

应用PCA降维

PCA 优缺点

优点：降低数据的复杂性，识别最重要的多个特征。
缺点：不一定需要，且可能损失有用信息。
适用数据类型：数值型数据。

项目案例: 对半导体数据进行降维处理

项目概述

半导体是在一些极为先进的工厂中制造出来的。设备的生命早期有限，并且花费极其巨大。
虽然通过早期测试和频繁测试来发现有瑕疵的产品，但仍有一些存在瑕疵的产品通过测试。
如果我们通过机器学习技术用于发现瑕疵产品，那么它就会为制造商节省大量的资金。

具体来讲，它拥有590个特征。我们看看能否对这些特征进行降维处理。

对于数据的缺失值的问题，我们有一些处理方法(参考第5章)
目前该章节处理的方案是：将缺失值NaN(Not a Number缩写)，全部用平均值来替代(如果用0来处理的策略就太差劲了)。

开发流程

收集数据：提供文本文件

文件名：secom.data

文本文件数据格式如下：

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3032.24 2502.87 2233.3667 1326.52 1.5334 100 100.3967 0.1235 1.5031 -0.0031 -0.0072 0.9569 201.9424 0 10.5661 420.5925 10.3387 0.9735 191.6037 12.4735 1.3888 -5476.25 2635.25 -3987.5 117 1.2887 1.9912 7.2748 62.8333 3.1556 0.2696 3.2728 86.3269 8.7677 50.248 64.1511 49.752 66.1542 86.1468 121.4364 76.39 2.209 70 353.34 10.4091 176.3136 789.7523 1.0341 138.0882 1 667.7418 233.5491 0 4.624 4.894 2865 0.9298 0.9449 4.6414 -12.2945 355.0809 9.7948 144.0191 21.9782 32.2945 44.1498 745.6025 0.9256 146.6636 1 645.7636 65.8417 NaN NaN 0 -0.0534 0.0183 -0.0167 -0.0449 0.0034 -0.0178 -0.0123 -0.0048 7.5017 0.1342 NaN 2.453 0.9902 1828.3846 0.1829 9014.46 0.0448 -0.0077 -0.0001 -0.0001 -0.0001 0.2189 0 -0.6704 -0.0167 0.0004 -0.0003 0.0696 -0.0045 0.0002 0.0078 0 -0.0799 -0.2038 NaN NaN NaN NaN 0.9424 0 796.595 0.9908 58.3858 0.5913 0.9628 6.3551 15.75 3.148 15.73 15.71 0.946 3.027 0.5328 3.299 -0.5677 0.778 1.001 2.3715 993.1274 38.1448 119 143.2 123.1 48.8 296.303 0.3744 0 3.64 0.0041 0.0634 0.0451 0.0623 0.024 14.2354 0 9.005 12.506 0.4434 0.0126 13.9047 0.43 0.0538 NaN NaN 699 283 1747 1443 0.147 0.04 0.113 3.9 0.8 0.101 0.499 0.576 0.0631 0.3053 0.583 0.3053 0.8285 0.1308 0.922 0 0 15.24 0.282 10.85 37.715 0.1189 3.98 0 25.54 72.149 0 0 0 0 0 0 0.25 5.52 15.76 0.519 10.71 19.77 5.52 8.446 33.832 0.3951 9.09 0 19.77 92.307 0 0.0915 0.0506 0.0769 0.1079 0.0797 0.1047 0.0924 0.1015 4.1338 0.003 NaN 0.0802 0.0004 69.151 0.197 1406.4004 0 0.0227 0.0272 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.0067 0.0031 0 0 0 0 NaN NaN NaN NaN 0.024 0 149.2172 0.0006 2.5775 0.0177 0.0214 0.4051 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.0488 19.862 3.6163 34.125 55.9626 53.0876 17.4864 88.7672 0.1092 0 1.0929 0.0013 0.0257 0.0116 0.0163 0.008 4.4239 0 3.2376 3.6536 0.1293 0.004 4.3474 0.1275 0.0181 NaN NaN 319.1252 128.0296 799.5884 628.3083 0.0755 0.0181 0.0476 1.35 0.2698 0.032 0.1541 0.2155 0.031 0.1354 0.2194 0.1354 0.3072 0.0582 0.3574 0 0 0 4.8956 0.0766 2.913 11.0583 0.0327 1.1229 0 7.3296 23.116 0 0 0 0 0 0 0.0822 1.6216 4.7279 0.1773 3.155 9.7777 1.6216 2.5923 10.5352 0.1301 3.0939 0 6.3767 32.0537 NaN NaN 0 0.0246 0.0221 0.0329 0.0522 0.0256 0.0545 0.0476 0.0463 1.553 0.001 NaN 0.0286 0.0001 21.0312 0.0573 494.7368 0 0.0063 0.0077 0.0052 0.0027 0 0 0 0 0 0 0 0.0025 0.0012 0 0 0 0 NaN NaN NaN NaN 0.0089 0 57.2692 0.0002 0.8495 0.0065 0.0077 0.1356 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.0165 7.1493 1.1704 5.3823 4.7226 4.9184 2.185 22.3369 24.4142 0 3.6256 3.3208 4.2178 0 866.0295 2.5046 7.0492 0 85.2255 2.9734 4.2892 1.2943 7.257 3.4473 3.8754 12.7642 10.739 43.8119 0 11.4064 2.0088 1.5533 6.2069 25.3521 37.4691 15.247 0.6672 0.7198 0.6076 0.9088 0.6136 1.2524 0.1518 0.7592 0 0 0 4.3131 2.7092 6.1538 4.7756 11.4945 2.8822 0 3.8248 30.8924 0 0 0 0 0 0 5.3863 44.898 4.4384 5.2987 7.4365 89.9529 17.0927 19.1303 4.5375 42.6838 6.1979 0 3.0615 140.1953 0 171.4486 276.881 461.8619 240.1781 0 587.3773 748.1781 0 55.1057 2.2358 NaN 3.2712 0.0372 3.7821 107.6905 15.6016 0 293.1396 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 148.0663 0 0 0 0 0 NaN NaN NaN NaN 2.5512 0 18.7319 0.0616 4.4146 2.9954 2.2181 6.3745 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2.0579 1.9999 9.4805 0.1096 0.0078 0.0026 7.116 1.4636 399.914 79.156 1.0388 19.63 1.98 0.4287 9.7608 0.8311 70.9706 4.9086 2.5014 0.9778 0.2156 0.0461 22.05 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 532.0155 2.0275 8.83 0.2224 3.1776 0.0706 1.6597 10.9698 NaN NaN NaN NaN 0.48 0.4766 0.1045 99.3032 0.0202 0.0149 0.0044 73.8432

准备数据：将value为NaN的求均值

def replaceNanWithMean():
    datMat = loadDataSet('data/13.PCA/secom.data', ' ')
    numFeat = shape(datMat)[1]
    for i in range(numFeat):
        # 对value不为NaN的求均值
        # .A 返回矩阵基于的数组
        meanVal = mean(datMat[nonzero(~isnan(datMat[:, i].A))[0], i])
        # 将value为NaN的值赋值为均值
        datMat[nonzero(isnan(datMat[:, i].A))[0],i] = meanVal
    return datMat

分析数据：统计分析 N 的阈值

PCA分析数据过程

PCA 数据降维

在等式 Av=入v 中，v 是特征向量，入是特征值。
表示如果特征向量 v 被某个矩阵 A 左乘，那么它就等于某个标量入乘以 v.
幸运的是： Numpy 中有寻找特征向量和特征值的模块 linalg，它有 eig() 方法，该方法用于求解特征向量和特征值。

def pca(dataMat, topNfeat=9999999):
    """pca

    Args:
        dataMat   原数据集矩阵
        topNfeat  应用的N个特征
    Returns:
        lowDDataMat  降维后数据集
        reconMat     新的数据集空间
    """

    # 计算每一列的均值
    meanVals = mean(dataMat, axis=0)
    # print 'meanVals', meanVals

    # 每个向量同时都减去 均值
    meanRemoved = dataMat - meanVals
    # print 'meanRemoved=', meanRemoved

    # cov协方差=[(x1-x均值)*(y1-y均值)+(x2-x均值)*(y2-y均值)+...+(xn-x均值)*(yn-y均值)+]/(n-1)
    '''
    方差：（一维）度量两个随机变量关系的统计量
    协方差： （二维）度量各个维度偏离其均值的程度
    协方差矩阵：（多维）度量各个维度偏离其均值的程度

    当cov(X, Y)>0时，表明X与Y正相关；(X越大，Y也越大；X越小Y，也越小。这种情况，我们称为“正相关”。)
    当cov(X, Y)<0时，表明X与Y负相关；
    当cov(X, Y)=0时，表明X与Y不相关。
    '''
    covMat = cov(meanRemoved, rowvar=0)

    # eigVals为特征值， eigVects为特征向量
    eigVals, eigVects = linalg.eig(mat(covMat))
    # print 'eigVals=', eigVals
    # print 'eigVects=', eigVects
    # 对特征值，进行从小到大的排序，返回从小到大的index序号
    # 特征值的逆序就可以得到topNfeat个最大的特征向量
    '''
    >>> x = np.array([3, 1, 2])
    >>> np.argsort(x)
    array([1, 2, 0])  # index,1 = 1; index,2 = 2; index,0 = 3
    >>> y = np.argsort(x)
    >>> y[::-1]
    array([0, 2, 1])
    >>> y[:-3:-1]
    array([0, 2])  # 取出 -1, -2
    >>> y[:-6:-1]
    array([0, 2, 1])
    '''
    eigValInd = argsort(eigVals)
    # print 'eigValInd1=', eigValInd

    # -1表示倒序，返回topN的特征值[-1 到 -(topNfeat+1) 但是不包括-(topNfeat+1)本身的倒叙]
    eigValInd = eigValInd[:-(topNfeat+1):-1]
    # print 'eigValInd2=', eigValInd
    # 重组 eigVects 最大到最小
    redEigVects = eigVects[:, eigValInd]
    # print 'redEigVects=', redEigVects.T
    # 将数据转换到新空间
    # --- (1567, 590) (590, 20)
    # print "---", shape(meanRemoved), shape(redEigVects)
    lowDDataMat = meanRemoved * redEigVects
    reconMat = (lowDDataMat * redEigVects.T) + meanVals
    # print 'lowDDataMat=', lowDDataMat
    # print 'reconMat=', reconMat
    return lowDDataMat, reconMat

完整代码地址: https://github.com/apachecn/AiLearning/blob/master/src/py2.x/ml/13.PCA/pca.py

要点补充

降维技术使得数据变的更易使用，并且它们往往能够去除数据中的噪音，使得其他机器学习任务更加精确。
降维往往作为预处理步骤，在数据应用到其他算法之前清洗数据。
比较流行的降维技术： 独立成分分析、因子分析 和 主成分分析， 其中又以主成分分析应用最广泛。

本章中的PCA将所有的数据集都调入了内存，如果无法做到，就需要其他的方法来寻找其特征值。
如果使用在线PCA分析的方法，你可以参考一篇优秀的论文 "Incremental Eigenanalysis for Classification"。 
下一章要讨论的奇异值分解方法也可以用于特征值分析。

第13章 利用 PCA 来简化数据