内容简介:主成分分析是多元线性统计里面的概念,它的英文是主成分分析的数学基原理非常简单,通过对协方差矩阵进行特征分解,从而得出主成分(特征向量)与对应的权值(特征值)。然后剔除那些较小特征值(较小权值)对应的特征,从而达到降低数据维数的目的介绍一下
什么是主成分分析
主成分分析是多元线性统计里面的概念,它的英文是 Principal Components Analysis
,简称 PCA
。主成分分析旨在降低数据的维数,通过保留数据集中的主要成分来简化数据集。简化数据集在很多时候是非常必要的,因为复杂往往就意味着计算资源的大量消耗。通过对数据进行降维,我们就能在不较大影响结果的同时,减少模型学习时间
主成分分析的数学基原理非常简单,通过对协方差矩阵进行特征分解,从而得出主成分(特征向量)与对应的权值(特征值)。然后剔除那些较小特征值(较小权值)对应的特征,从而达到降低数据维数的目的
PCA方法使用
介绍一下 scikit-learn
中PCA方法的参数定义及简单使用,这是完成PCA主成分分析的基础
from sklearn.decomposition import PCA model = PCA(n_components = None, copy = True, whiten = False, svd_solver = 'auto')
-
n_components
表示需要保留主成分(特征)的数量 -
copy=
表示针对原始数据降维还是针对原始数据副本降维,False表示针对原始数据 -
whiten=
白化表示将特征之间的相关性降低,并使得每个特征具有相同的方差 -
svd_solver=
表示奇异值分解SVD的方法。有4个参数,分别是:auto
、full
、arpack
、randomized
在使用 PCA 降维时,通常也会使用到 PCA.fit()
方法。 .fit()
是 scikit-learn
训练模型的通用方法,但是该方法本身返回的是模型的参数。所以,通常我们会使用 PCA.fit_transform()
方法直接返回降维后的数据结果
import numpy as np from sklearn.decomposition import PCA data = np.array([ [1,2], [3,4], [5,6], [7,8] ]) # Create 2-dimensional array new_data = PCA(n_components = 1).fit_transform(data) # Reduces dimensions to 1 and returns a value print(data) # Output raw data print(new_data) # Output the data after dimension reduction
输出结果如下:
[[1 2] [3 4] [5 6] [7 8]] [[ 4.24264069] [ 1.41421356] [-1.41421356] [-4.24264069]]
手写数字识别聚类
手写数字数据集可以直接通过 scikit-learn
导入,无需外部下载,先输出前5张图像预览一下
from sklearn import datasets # Import Dataset package import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline # Load Datasets digits_data = datasets.load_digits() # Draw a grayscale map of the first five handwritten Numbers in the datasets for index, image in enumerate(digits_data.images[:5]): plt.subplot(2, 5, index + 1) plt.imshow(image, cmap = plt.cm.gray_r, interpolation = 'nearest') plt.show()
输出结果
应该能大致看出,上面的5张图像依次为0、1、2、3、4
首先导入常用的 numpy
数值计算模块和 matplotlib
绘图模块。由于原数据集维度高达16,所以这里需要进行PCA降维
from sklearn import decomposition from sklearn.cluster import KMeans # Load datasets digits_data = datasets.load_digits() X = digits_data.data y = digits_data.target # PCA Reduce the data to 2 dimensions model = decomposition.PCA(n_components = 2) reduce_data = model.fit_transform(X)
接下来,将降维后的数据聚为10类,并将聚类后的结果,聚类中心点,聚类决策边界绘制出来
# create K-Means model & input data model = KMeans(n_clusters = 10) model.fit(reduce_data) # Calculate the decision boundary in the clustering process x_min, x_max = reduce_data[:, 0].min() - 1, reduce_data[:, 0].max() + 1 y_min, y_max = reduce_data[:, 1].min() - 1, reduce_data[:, 1].max() + 1 xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, .05), np.arange(y_min, y_max, .05)) result = model.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) # Draws the decision boundary result = result.reshape(xx.shape) plt.figure(figsize = (10, 5)) plt.contourf(xx, yy, result, cmap = plt.cm.Greys) plt.scatter(reduce_data[:, 0], reduce_data[:, 1], c = y, s = 15) # Draw the cluster center point center = model.cluster_centers_ plt.scatter(center[:, 0], center[:, 1], marker = 'p', linewidths = 2, color = 'b', edgecolors = 'w', zorder = 20) # image paramters setting plt.xlim(x_min, x_max) plt.ylim(y_min, y_max)
结果如下图
图中,不同的色块区域代表一类,色块的颜色没有意义,只表示类别。散点代表数据,散点的颜色表示数据原始类别。虽然原始数据已经从16维降为2维,但某几个数字依旧有明显的成团现象。可以尝试降为3维,再进行聚类
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