矩阵奇异值分解(SVD)及其应用(PCA)

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Arya鑫
0.7 2017.08.10 13:56* 字数 11009

一前言

特征值

奇异值

二奇异值计算

三PCA

1)数据的向量表示及降维问题

2)向量的表示及基变换

3)基向量

4)协方差矩阵及优化目标

5)方差

6)协方差

7)协方差矩阵

8)协方差矩阵对角划

   


一前言:

PCA的实现一般有两种:

一种是用特征值分解去实现的,一种是用奇异值分解去实现的。

特征值分解和奇异值分解的目的都是一样,就是提取出一个矩阵最重要的特征。

奇异值分解是一个有着很明显的物理意义的一种方法:

它可以将一个比较复杂的矩阵用更小更简单的几个子矩阵的相乘来表示,这些小矩阵描述的是矩阵的重要的特性。

就像是描述一个人一样,给别人描述说这个人长得浓眉大眼,方脸,络腮胡,而且带个黑框的眼镜,这样寥寥的几个特征,就让别人脑海里面就有一个较为清楚的认识,实际上,人脸上的特征是有着无数种的,之所以能这么描述,是因为人天生就有着非常好的抽取重要特征的能力,让机器学会抽取重要的特征,SVD是一个重要的方法。


特征值:

如果说一个向量v是方阵A的特征向量,将一定可以表示成下面的形式:

这时候λ就被称为特征值v对应的特征向量,一个矩阵的一组特征向量是一组正交向量。特征值分解是将一个矩阵分解成下面的形式:

其中Q是这个矩阵A的特征向量组成的矩阵,Σ是一个对角阵,每一个对角线上的元素就是一个特征值。

一个矩阵其实就是一个线性变换,因为一个矩阵乘以一个向量后得到的向量,其实就相当于将这个向量进行了线性变换。

比如说下面的一个矩阵:

它其实对应的线性变换是下面的形式:

因为这个矩阵M乘以一个向量(x,y)的结果是:

上面的矩阵是对称的,所以这个变换是一个对x,y轴的方向一个拉伸变换(每一个对角线上的元素将会对一个维度进行拉伸变换,当值>1时,是拉长,当值<1时时缩短),当矩阵不是对称的时候,假如说矩阵是下面的样子:

它所描述的变换是下面的样子:

这其实是在平面上对一个轴进行的拉伸变换(如蓝色的箭头所示)。

在图中,蓝色的箭头是一个最主要的变化方向(变化方向可能有不止一个),如果我们想要描述好一个变换,那我们就描述好这个变换主要的变化方向就好了

反过头来看看之前特征值分解的式子,分解得到的Σ矩阵是一个对角阵,里面的特征值是由大到小排列的,这些特征值所对应的特征向量就是描述这个矩阵变化方向从主要的变化到次要的变化排列

当矩阵是高维的情况下,那么这个矩阵就是高维空间下的一个线性变换,这个线性变化可能没法通过图片来表示,但是可以想象,这个变换也同样有很多的变换方向,我们通过特征值分解得到的前N个特征向量,那么就对应了这个矩阵最主要的N个变化方向。我们利用这前N个变化方向,就可以近似这个矩阵(变换)。

也就是之前说的:提取这个矩阵最重要的特征。总结一下,特征值分解可以得到特征值与特征向量,特征值表示的是这个特征到底有多重要,而特征向量表示这个特征是什么,可以将每一个特征向量理解为一个线性的子空间,我们可以利用这些线性的子空间干很多的事情。不过,特征值分解也有很多的局限,比如说变换的矩阵必须是方阵。


奇异值:

下面谈谈奇异值分解。特征值分解是一个提取矩阵特征很不错的方法,但是它只是对方阵而言的,在现实的世界中,我们看到的大部分矩阵都不是方阵,比如说有N个学生,每个学生有M科成绩,这样形成的一个N * M的矩阵就不可能是方阵,我们怎样才能描述这样普通的矩阵呢的重要特征呢?奇异值分解可以用来干这个事情。

奇异值分解是一个能适用于任意的矩阵的一种分解的方法

假设A是一个N * M的矩阵,那么得到的U是一个M * M的方阵(里面的向量是正交的,U里面的向量称为左奇异向量),Σ是一个N * M的矩阵(除了对角线的元素都是0,对角线上的元素称为奇异值),V’(V的转置)是一个N * N的矩阵,里面的向量也是正交的,V里面的向量称为右奇异向量),从图片来反映几个相乘的矩阵的大小可得下面的图片

那么奇异值和特征值是怎么对应起来的呢?首先,我们将一个矩阵A的转置 * A,将会得到一个方阵,我们用这个方阵求特征值可以得到:

这里得到的v,就是我们上面的右奇异向量。此外我们还可以得到:

这里的σ就是上面说的奇异值,u就是上面说的左奇异向量。

奇异值σ跟特征值类似,在矩阵Σ中也是从大到小排列,而且σ的减少特别的快,在很多情况下,前10%甚至1%的奇异值的和就占了全部的奇异值之和的99%以上了

也就是说,我们也可以用前r大的奇异值来近似描述矩阵,这里定义一下部分奇异值分解

r是一个远小于m、n的数,这样矩阵的乘法看起来像是下面的样子:

右边的三个矩阵相乘的结果将会是一个接近于A的矩阵,在这儿,r越接近于n,则相乘的结果越接近于A。而这三个矩阵的面积之和(在存储观点来说,矩阵面积越小,存储量就越小)要远远小于原始的矩阵A,我们如果想要压缩空间来表示原矩阵A,我们存下这里的三个矩阵:U、Σ、V就好了。


二、奇异值的计算:

奇异值的计算是一个难题,是一个O(N^3)的算法。在单机的情况下当然是没问题的,matlab在一秒钟内就可以算出1000 * 1000的矩阵的所有奇异值,但是当矩阵的规模增长的时候,计算的复杂度呈3次方增长,就需要并行计算参与了。Google的吴军老师在数学之美系列谈到SVD的时候,说起Google实现了SVD的并行化算法,说这是对人类的一个贡献,但是也没有给出具体的计算规模,也没有给出太多有价值的信息。

其实SVD还是可以用并行的方式去实现的,在解大规模的矩阵的时候,一般使用迭代的方法,当矩阵的规模很大(比如说上亿)的时候,迭代的次数也可能会上亿次,如果使用Map-Reduce框架去解,则每次Map-Reduce完成的时候,都会涉及到写文件、读文件的操作。个人猜测Google云计算体系中除了Map-Reduce以外应该还有类似于MPI的计算模型,也就是节点之间是保持通信,数据是常驻在内存中的,这种计算模型比Map-Reduce在解决迭代次数非常多的时候,要快了很多倍。

Lanczos迭代就是一种解对称方阵部分特征值的方法(之前谈到了,解A’* A得到的对称方阵的特征值就是解A的右奇异向量),是将一个对称的方程化为一个三对角矩阵再进行求解。按网上的一些文献来看,Google应该是用这种方法去做的奇异值分解的。请见Wikipedia上面的一些引用的论文,如果理解了那些论文,也“几乎”可以做出一个SVD了。

由于奇异值的计算是一个很枯燥,纯数学的过程,而且前人的研究成果(论文中)几乎已经把整个程序的流程图给出来了。更多的关于奇异值计算的部分,将在后面的参考文献中给出,这里不再深入,我还是focus在奇异值的应用中去。


三、PCA

PCA(Principal Component Analysis)是一种常用的数据分析方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示,可用于提取数据的主要特征分量,常用于高维数据的降维。网上关于PCA的文章有很多,但是大多数只描述了PCA的分析过程,而没有讲述其中的原理。这篇文章的目的是介绍PCA的基本数学原理,帮助读者了解PCA的工作机制是什么。

1)数据的向量表示及降维问题

一般情况下,在数据挖掘和机器学习中,数据被表示为向量。例如某个淘宝店2012年全年的流量及交易情况可以看成一组记录的集合,其中每一天的数据是一条记录,格式如下:

(日期, 浏览量, 访客数, 下单数, 成交数, 成交金额)

其中“日期”是一个记录标志而非度量值,而数据挖掘关心的大多是度量值,因此如果我们忽略日期这个字段后,我们得到一组记录,每条记录可以被表示为一个五维向量,其中一条看起来大约是这个样子:

注意这里我用了转置,因为习惯上使用列向量表示一条记录(后面会看到原因),本文后面也会遵循这个准则。不过为了方便有时我会省略转置符号,但我们说到向量默认都是指列向量。

我们当然可以对这一组五维向量进行分析和挖掘,不过我们知道,很多机器学习算法的复杂度和数据的维数有着密切关系,甚至与维数呈指数级关联。当然,这里区区五维的数据,也许还无所谓,但是实际机器学习中处理成千上万甚至几十万维的情况也并不罕见,在这种情况下,机器学习的资源消耗是不可接受的,因此我们必须对数据进行降维。

降维当然意味着信息的丢失,不过鉴于实际数据本身常常存在的相关性,我们可以想办法在降维的同时将信息的损失尽量降低。

举个例子,假如某学籍数据有两列M和F,其中M列的取值是如何此学生为男性取值1,为女性取值0;而F列是学生为女性取值1,男性取值0。此时如果我们统计全部学籍数据,会发现对于任何一条记录来说,当M为1时F必定为0,反之当M为0时F必定为1。在这种情况下,我们将M或F去掉实际上没有任何信息的损失,因为只要保留一列就可以完全还原另一列。

当然上面是一个极端的情况,在现实中也许不会出现,不过类似的情况还是很常见的。例如上面淘宝店铺的数据,从经验我们可以知道,“浏览量”和“访客数”往往具有较强的相关关系,而“下单数”和“成交数”也具有较强的相关关系。这里我们非正式的使用“相关关系”这个词,可以直观理解为“当某一天这个店铺的浏览量较高(或较低)时,我们应该很大程度上认为这天的访客数也较高(或较低)”。后面的章节中我们会给出相关性的严格数学定义。

这种情况表明,如果我们删除浏览量或访客数其中一个指标,我们应该期待并不会丢失太多信息。因此我们可以删除一个,以降低机器学习算法的复杂度。

上面给出的是降维的朴素思想描述,可以有助于直观理解降维的动机和可行性,但并不具有操作指导意义。例如,我们到底删除哪一列损失的信息才最小?亦或根本不是单纯删除几列,而是通过某些变换将原始数据变为更少的列但又使得丢失的信息最小?到底如何度量丢失信息的多少?如何根据原始数据决定具体的降维操作步骤?

要回答上面的问题,就要对降维问题进行数学化和形式化的讨论。而PCA是一种具有严格数学基础并且已被广泛采用的降维方法。下面我不会直接描述PCA,而是通过逐步分析问题,让我们一起重新“发明”一遍PCA。

2)向量的表示及基变换

既然我们面对的数据被抽象为一组向量,那么下面有必要研究一些向量的数学性质。而这些数学性质将成为后续导出PCA的理论基础。

内积与投影

下面先来看一个高中就学过的向量运算:

内积。两个维数相同的向量的内积被定义为:

内积运算将两个向量映射为一个实数。其计算方式非常容易理解,但是其意义并不明显。下面我们分析内积的几何意义。假设A和B是两个n维向量,我们知道n维向量可以等价表示为n维空间中的一条从原点发射的有向线段,为了简单起见我们假设A和B均为二维向量,则

则在二维平面上A和B可以用两条发自原点的有向线段表示,见下图:

好,现在我们从A点向B所在直线引一条垂线。我们知道垂线与B的交点叫做A在B上的投影,再设A与B的夹角是a,则投影的矢量长度为:

其中,向量A的模,也就是A线段的标量长度为:

注意这里我们专门区分了矢量长度和标量长度,标量长度总是大于等于0,值就是线段的长度;而矢量长度可能为负,其绝对值是线段长度,而符号取决于其方向与标准方向相同或相反。

到这里还是看不出内积和这东西有什么关系,不过如果我们将内积表示为另一种我们熟悉的形式:

现在事情似乎是有点眉目了:A与B的内积等于A到B的投影长度乘以B的模。再进一步,如果我们假设B的模为1,

也就是说,设向量B的模为1,则A与B的内积值等于A向B所在直线投影的矢量长度!这就是内积的一种几何解释,也是我们得到的第一个重要结论。在后面的推导中,将反复使用这个结论。

3)基

下面我们继续在二维空间内讨论向量。上文说过,一个二维向量可以对应二维笛卡尔直角坐标系中从原点出发的一个有向线段。例如下面这个向量:

在代数表示方面,我们经常用线段终点的点坐标表示向量,例如上面的向量可以表示为(3,2),这是我们再熟悉不过的向量表示。

不过我们常常忽略,只有一个(3,2)本身是不能够精确表示一个向量的。我们仔细看一下,这里的3实际表示的是向量在x轴上的投影值是3,在y轴上的投影值是2。也就是说我们其实隐式引入了一个定义:以x轴和y轴上正方向长度为1的向量为标准。那么一个向量(3,2)实际是说在x轴投影为3而y轴的投影为2。注意投影是一个矢量,所以可以为负。

更正式的说,向量(x,y)实际上表示线性组合:

不难证明所有二维向量都可以表示为这样的线性组合。此处(1,0)和(0,1)叫做二维空间中的一组基。

所以,要准确描述向量,首先要确定一组基,然后给出在基所在的各个直线上的投影值,就可以了。只不过我们经常省略第一步,而默认以(1,0)和(0,1)为基。

我们之所以默认选择(1,0)和(0,1)为基,当然是比较方便,因为它们分别是x和y轴正方向上的单位向量,因此就使得二维平面上点坐标和向量一一对应,非常方便。但实际上任何两个线性无关的二维向量都可以成为一组基,所谓线性无关在二维平面内可以直观认为是两个不在一条直线上的向量。

例如,(1,1)和(-1,1)也可以成为一组基。一般来说,我们希望基的模是1,因为从内积的意义可以看到,如果基的模是1,那么就可以方便的用向量点乘基而直接获得其在新基上的坐标了!实际上,对应任何一个向量我们总可以找到其同方向上模为1的向量,只要让两个分量分别除以模就好了。

现在,我们想获得(3,2)在新基上的坐标,即在两个方向上的投影矢量值,那么根据内积的几何意义,我们只要分别计算(3,2)和两个基的内积,不难得到新的坐标为

下图给出了新的基以及(3,2)在新基上坐标值的示意图:

另外这里要注意的是,我们列举的例子中基是正交的(即内积为0,或直观说相互垂直),但可以成为一组基的唯一要求就是线性无关,非正交的基也是可以的。不过因为正交基有较好的性质,所以一般使用的基都是正交的。

4)基变换的矩阵表示

下面我们找一种简便的方式来表示基变换。还是拿上面的例子,想一下,将(3,2)变换为新基上的坐标,就是用(3,2)与第一个基做内积运算,作为第一个新的坐标分量,然后用(3,2)与第二个基做内积运算,作为第二个新坐标的分量。实际上,我们可以用矩阵相乘的形式简洁的表示这个变换:

太漂亮了!其中矩阵的两行分别为两个基,乘以原向量,其结果刚好为新基的坐标。可以稍微推广一下,如果我们有m个二维向量,只要将二维向量按列排成一个两行m列矩阵,然后用“基矩阵”乘以这个矩阵,就得到了所有这些向量在新基下的值。例如(1,1),(2,2),(3,3),想变换到刚才那组基上,则可以这样表示:

一般的,如果我们有M个N维向量,想将其变换为由R个N维向量表示的新空间中,那么首先将R个基按行组成矩阵A,然后将向量按列组成矩阵B,那么两矩阵的乘积AB就是变换结果,其中AB的第m列为A中第m列变换后的结果

数学表示为:

其中Pi是一个行向量,表示第i个基,aj是一个列向量,表示第j个原始数据记录。

特别要注意的是,这里R可以小于N,而R决定了变换后数据的维数。也就是说,我们可以将一N维数据变换到更低维度的空间中去,变换后的维度取决于基的数量。因此这种矩阵相乘的表示也可以表示降维变换。

最后,上述分析同时给矩阵相乘找到了一种物理解释:

两个矩阵相乘的意义是将右边矩阵中的每一列列向量变换到左边矩阵中每一行行向量为基所表示的空间中去

更抽象的说,一个矩阵可以表示一种线性变换。很多同学在学线性代数时对矩阵相乘的方法感到奇怪,但是如果明白了矩阵相乘的物理意义,其合理性就一目了然了。

4)协方差矩阵及优化目标

上面我们讨论了选择不同的基可以对同样一组数据给出不同的表示,而且如果基的数量少于向量本身的维数,则可以达到降维的效果。

但是我们还没有回答一个最最关键的问题:

如何选择基才是最优的。或者说,如果我们有一组N维向量,现在要将其降到K维(K小于N),那么我们应该如何选择K个基才能最大程度保留原有的信息?

要完全数学化这个问题非常繁杂,这里我们用一种非形式化的直观方法来看这个问题。

为了避免过于抽象的讨论,我们仍以一个具体的例子展开。假设我们的数据由五条记录组成,将它们表示成矩阵形式:

其中每一列为一条数据记录,而一行为一个字段。为了后续处理方便,我们首先将每个字段内所有值都减去字段均值,其结果是将每个字段都变为均值为0(这样做的道理和好处后面会看到)。

我们看上面的数据,第一个字段均值为2,第二个字段均值为3,所以变换后:

我们可以看下五条数据在平面直角坐标系内的样子:

现在问题来了:如果我们必须使用一维来表示这些数据,又希望尽量保留原始的信息,你要如何选择?

通过上一节对基变换的讨论我们知道,这个问题实际上是要在二维平面中选择一个方向,将所有数据都投影到这个方向所在直线上,用投影值表示原始记录。这是一个实际的二维降到一维的问题。

那么如何选择这个方向(或者说基)才能尽量保留最多的原始信息呢?一种直观的看法是:

希望投影后的投影值尽可能分散。

以上图为例,可以看出如果向x轴投影,那么最左边的两个点会重叠在一起,中间的两个点也会重叠在一起,于是本身四个各不相同的二维点投影后只剩下两个不同的值了,这是一种严重的信息丢失,同理,如果向y轴投影最上面的两个点和分布在x轴上的两个点也会重叠。所以看来x和y轴都不是最好的投影选择。我们直观目测,如果向通过第一象限和第三象限的斜线投影,则五个点在投影后还是可以区分的。

下面,我们用数学方法表述这个问题。

5)方差

上文说到,我们希望投影后投影值尽可能分散,而这种分散程度,可以用数学上的方差来表述。此处,一个字段的方差可以看做是每个元素与字段均值的差的平方和的均值,即:

由于上面我们已经将每个字段的均值都化为0了,因此方差可以直接用每个元素的平方和除以元素个数表示:

于是上面的问题被形式化表述为:

寻找一个一维基,使得所有数据变换为这个基上的坐标表示后,方差值最大。

6)协方差

对于上面二维降成一维的问题来说,找到那个使得方差最大的方向就可以了。不过对于更高维,还有一个问题需要解决。考虑三维降到二维问题。与之前相同,首先我们希望找到一个方向使得投影后方差最大,这样就完成了第一个方向的选择,继而我们选择第二个投影方向。

如果我们还是单纯只选择方差最大的方向,很明显,这个方向与第一个方向应该是“几乎重合在一起”,显然这样的维度是没有用的,因此,应该有其他约束条件。从直观上说,让两个字段尽可能表示更多的原始信息,我们是不希望它们之间存在(线性)相关性的,因为相关性意味着两个字段不是完全独立,必然存在重复表示的信息。

数学上可以用两个字段的协方差表示其相关性,由于已经让每个字段均值为0,则: 

可以看到,在字段均值为0的情况下,两个字段的协方差简洁的表示为其内积除以元素数m。

当协方差为0时,表示两个字段完全独立。为了让协方差为0,我们选择第二个基时只能在与第一个基正交的方向上选择。因此最终选择的两个方向一定是正交的。

至此,我们得到了降维问题的优化目标:

将一组N维向量降为K维(K大于0,小于N),其目标是选择K个单位(模为1)正交基,使得原始数据变换到这组基上后,各字段两两间协方差为0,而字段的方差则尽可能大(在正交的约束下,取最大的K个方差)

7)协方差矩阵

上面我们导出了优化目标,但是这个目标似乎不能直接作为操作指南(或者说算法),因为它只说要什么,但根本没有说怎么做。所以我们要继续在数学上研究计算方案。

我们看到,最终要达到的目的与字段内方差及字段间协方差有密切关系。因此我们希望能将两者统一表示,仔细观察发现,两者均可以表示为内积的形式,而内积又与矩阵相乘密切相关。于是我们来了灵感:

假设我们只有a和b两个字段,那么我们将它们按行组成矩阵X:


然后我们用X乘以X的转置,并乘上系数1/m:

奇迹出现了!

这个矩阵对角线上的两个元素分别是两个字段的方差,而其它元素是a和b的协方差。两者被统一到了一个矩阵的。

根据矩阵相乘的运算法则,这个结论很容易被推广到一般情况

设我们有m个n维数据记录,将其按列排成n乘m的矩阵X,设

则C是一个对称矩阵,其对角线分别个各个字段的方差,而第i行j列和j行i列元素相同,表示i和j两个字段的协方差

7)协方差矩阵对角化

根据上述推导,我们发现要达到优化目前,等价于将协方差矩阵对角化:即除对角线外的其它元素化为0,并且在对角线上将元素按大小从上到下排列,这样我们就达到了优化目的。这样说可能还不是很明晰,我们进一步看下原矩阵与基变换后矩阵协方差矩阵的关系:

设原始数据矩阵X对应的协方差矩阵为C,而P是一组基按行组成的矩阵,设Y=PX,则Y为X对P做基变换后的数据。设Y的协方差矩阵为D,我们推导一下D与C的关系:

现在事情很明白了!我们要找的P不是别的,而是能让原始协方差矩阵对角化的P。换句话说,优化目标变成了寻找一个矩阵P,满足

是一个对角矩阵,并且对角元素按从大到小依次排列,那么P的前K行就是要寻找的基,用P的前K行组成的矩阵乘以X就使得X从N维降到了K维并满足上述优化条件

至此,我们离“发明”PCA还有仅一步之遥!

现在所有焦点都聚焦在了协方差矩阵对角化问题上,有时,我们真应该感谢数学家的先行,因为矩阵对角化在线性代数领域已经属于被玩烂了的东西,所以这在数学上根本不是问题。

由上文知道,协方差矩阵C是一个是对称矩阵,在线性代数上,实对称矩阵有一系列非常好的性质:1)实对称矩阵不同特征值对应的特征向量必然正交。

2)设特征向量重数为r,则必然存在r个线性无关的特征向量对应于,因此可以将这r个特征向量单位正交化。

由上面两条可知,一个n行n列的实对称矩阵一定可以找到n个单位正交特征向量,设这n个特征向量为,

我们将其按列组成矩阵:

则对协方差矩阵C有如下结论:

其中


为对角矩阵,其对角元素为各特征向量对应的特征值(可能有重复)。

以上结论不再给出严格的数学证明,对证明感兴趣的朋友可以参考线性代数书籍关于“实对称矩阵对角化”的内容。

到这里,我们发现我们已经找到了需要的矩阵P:

P是协方差矩阵的特征向量单位化后按行排列出的矩阵,其中每一行都是C的一个特征向量。如果设P按照

中特征值的从大到小,将特征向量从上到下排列,则用P的前K行组成的矩阵乘以原始数据矩阵X,就得到了我们需要的降维后的数据矩阵Y。至此我们完成了整个PCA的数学原理讨论。在下面的一节,我们将给出PCA的一个实例。

8)算法及实例

为了巩固上面的理论,我们在这一节给出一个具体的PCA实例。


   实例

     这里以上文提到的


为例,我们用PCA方法将这组二维数据其降到一维。

因为这个矩阵的每行已经是零均值,这里我们直接求协方差矩阵:

然后求其特征值和特征向量,具体求解方法不再详述,可以参考相关资料。求解后特征值为:

其对应的特征向量分别是:


其中对应的特征向量分别是一个通解,C1和C2可取任意实数。那么标准化后的特征向量为:


因此我们的矩阵P是:

可以验证协方差矩阵C的对角化:


最后我们用P的第一行乘以数据矩阵,就得到了降维后的表示:

降维投影结果如下图:

9)进一步讨论

根据上面对PCA的数学原理的解释,我们可以了解到一些PCA的能力和限制。PCA本质上是将方差最大的方向作为主要特征,并且在各个正交方向上将数据“离相关”,也就是让它们在不同正交方向上没有相关性。

因此,PCA也存在一些限制,例如它可以很好的解除线性相关,但是对于高阶相关性就没有办法了,对于存在高阶相关性的数据,可以考虑Kernel PCA,通过Kernel函数将非线性相关转为线性相关,关于这点就不展开讨论了。另外,PCA假设数据各主特征是分布在正交方向上,如果在非正交方向上存在几个方差较大的方向,PCA的效果就大打折扣了。

最后需要说明的是,PCA是一种无参数技术,也就是说面对同样的数据,如果不考虑清洗,谁来做结果都一样,没有主观参数的介入,所以PCA便于通用实现,但是本身无法个性化的优化。

希望这篇文章能帮助朋友们了解PCA的数学理论基础和实现原理,借此了解PCA的适用场景和限制,从而更好的使用这个算法。


四、奇异值与主成分分析(PCA):

主成分分析在上一节里面也讲了一些,这里主要谈谈如何用SVD去解PCA的问题。PCA的问题其实是一个基的变换,使得变换后的数据有着最大的方差。方差的大小描述的是一个变量的信息量,我们在讲一个东西的稳定性的时候,往往说要减小方差,如果一个模型的方差很大,那就说明模型不稳定了。但是对于我们用于机器学习的数据(主要是训练数据),方差大才有意义,不然输入的数据都是同一个点,那方差就为0了,这样输入的多个数据就等同于一个数据了。以下面这张图为例子:

这个假设是一个摄像机采集一个物体运动得到的图片,上面的点表示物体运动的位置,假如我们想要用一条直线去拟合这些点,那我们会选择什么方向的线呢?当然是图上标有signal的那条线。如果我们把这些点单纯的投影到x轴或者y轴上,最后在x轴与y轴上得到的方差是相似的(因为这些点的趋势是在45度左右的方向,所以投影到x轴或者y轴上都是类似的),如果我们使用原来的xy坐标系去看这些点,容易看不出来这些点真正的方向是什么。但是如果我们进行坐标系的变化,横轴变成了signal的方向,纵轴变成了noise的方向,则就很容易发现什么方向的方差大,什么方向的方差小了。

一般来说,方差大的方向是信号的方向,方差小的方向是噪声的方向,我们在数据挖掘中或者数字信号处理中,往往要提高信号与噪声的比例,也就是信噪比。对上图来说,如果我们只保留signal方向的数据,也可以对原数据进行不错的近似了。

PCA的全部工作简单点说,就是对原始的空间中顺序地找一组相互正交的坐标轴,第一个轴是使得方差最大的,第二个轴是在与第一个轴正交的平面中使得方差最大的,第三个轴是在与第1、2个轴正交的平面中方差最大的,这样假设在N维空间中,我们可以找到N个这样的坐标轴,我们取前r个去近似这个空间,这样就从一个N维的空间压缩到r维的空间了,但是我们选择的r个坐标轴能够使得空间的压缩使得数据的损失最小。

还是假设我们矩阵每一行表示一个样本,每一列表示一个feature,用矩阵的语言来表示,将一个m * n的矩阵A的进行坐标轴的变化,P就是一个变换的矩阵从一个N维的空间变换到另一个N维的空间,在空间中就会进行一些类似于旋转、拉伸的变化。

而将一个m * n的矩阵A变换成一个m * r的矩阵,这样就会使得本来有n个feature的,变成了有r个feature了(r < n),这r个其实就是对n个feature的一种提炼,我们就把这个称为feature的压缩。用数学语言表示就是:

但是这个怎么和SVD扯上关系呢?之前谈到,SVD得出的奇异向量也是从奇异值由大到小排列的,按PCA的观点来看,就是方差最大的坐标轴就是第一个奇异向量,方差次大的坐标轴就是第二个奇异向量…我们回忆一下之前得到的SVD式子:

在矩阵的两边同时乘上一个矩阵V,由于V是一个正交的矩阵,所以V转置乘以V得到单位阵I,所以可以化成后面的式子

将后面的式子与A * P那个m * n的矩阵变换为m * r的矩阵的式子对照看看,在这里,其实V就是P,也就是一个变化的向量。这里是将一个m * n 的矩阵压缩到一个m * r的矩阵,也就是对列进行压缩,如果我们想对行进行压缩(在PCA的观点下,对行进行压缩可以理解为,将一些相似的sample合并在一起,或者将一些没有太大价值的sample去掉)怎么办呢?同样我们写出一个通用的行压缩例子:

这样就从一个m行的矩阵压缩到一个r行的矩阵了,对SVD来说也是一样的,我们对SVD分解的式子两边乘以U的转置U'

这样我们就得到了对行进行压缩的式子。可以看出,其实PCA几乎可以说是对SVD的一个包装,如果我们实现了SVD,那也就实现了PCA了,而且更好的地方是,有了SVD,我们就可以得到两个方向的PCA,如果我们对A’A进行特征值的分解,只能得到一个方向的PCA。


为什么数据降维:

(1)在原始的高维空间中,包含有冗余信息以及噪音信息,在实际应用例如图像识别中造成了误差,降低了准确率;而通过降维,我们希望减少冗余信息所造成的误差,提高识别(或其他应用)的精度。

(2)或者希望通过降维算法来寻找数据内部的本质结构特征。

(3)通过降维来加速后续计算的速度

(4)还有其他很多目的,如解决数据的sparse问题


来源:http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/01/19/svd-and-applications.html

           http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/01/08/lda-and-pca-machine-learning.html

           http://www.360doc.com/content/13/1124/02/9482_331688889.shtml

http://blog.csdn.net/u013719780/article/details/51755208

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