Python使用三种方法实现PCA算法
主成分分析,即Principal Component Analysis(PCA),是多元统计中的重要内容,也广泛应用于机器学习和其它领域。它的主要作用是对高维数据进行降维。PCA把原先的n个特征用数目更少的k个特征取代,新特征是旧特征的线性组合,这些线性组合最大化样本方差,尽量使新的k个特征互不相关。
主成分分析(PCA) vs 多元判别式分析(MDA)
PCA和MDA都是线性变换的方法,二者关系密切。在PCA中,我们寻找数据集中最大化方差的成分,在MDA中,我们对类间最大散布的方向更感兴趣。
一句话,通过PCA,我们将整个数据集(不带类别标签)映射到一个子空间中,在MDA中,我们致力于找到一个能够最好区分各类的最佳子集。粗略来讲,PCA是通过寻找方差最大的轴(在一类中,因为PCA把整个数据集当做一类),在MDA中,我们还需要最大化类间散布。
PCA的主要算法如下:
其中协方差矩阵的分解可以通过按对称矩阵的特征向量来,也可以通过分解矩阵的SVD来实现,而在Scikit-learn中,也是采用SVD来实现PCA算法的。
本文将用三种方法来实现PCA算法,一种是原始算法,即上面所描述的算法过程,具体的计算方法和过程,可以参考:A tutorial on Principal Components Analysis, Lindsay I Smith. 一种是带SVD的原始算法,在Python的Numpy模块中已经实现了SVD算法,并且将特征值从大从小排列,省去了对特征值和特征向量重新排列这一步。最后一种方法是用Python的Scikit-learn模块实现的PCA类直接进行计算,来验证前面两种方法的正确性。
用以上三种方法来实现PCA的完整的Python如下:
import numpy as np
from sklearn.decomposition import PCA
import sys
#returns choosing how many main factors
def index_lst(lst, component=0, rate=0):
#component: numbers of main factors
#rate: rate of sum(main factors)/sum(all factors)
#rate range suggest: (0.8,1)
#if you choose rate parameter, return index = 0 or less than len(lst)
if component and rate:
print('Component and rate must choose only one!')
sys.exit(0)
if not component and not rate:
print('Invalid parameter for numbers of components!')
sys.exit(0)
elif component:
print('Choosing by component, components are %s......'%component)
return component
else:
print('Choosing by rate, rate is %s ......'%rate)
for i in range(1, len(lst)):
if sum(lst[:i])/sum(lst) >= rate:
return i
return 0
def main():
# test data
mat = [[-1,-1,0,2,1],[2,0,0,-1,-1],[2,0,1,1,0]]
# simple transform of test data
Mat = np.array(mat, dtype='float64')
print('Before PCA transforMation, data is:\n', Mat)
print('\nMethod 1: PCA by original algorithm:')
p,n = np.shape(Mat) # shape of Mat
t = np.mean(Mat, 0) # mean of each column
# substract the mean of each column
for i in range(p):
for j in range(n):
Mat[i,j] = float(Mat[i,j]-t[j])
# covariance Matrix
cov_Mat = np.dot(Mat.T, Mat)/(p-1)
# PCA by original algorithm
# eigvalues and eigenvectors of covariance Matrix with eigvalues descending
U,V = np.linalg.eigh(cov_Mat)
# Rearrange the eigenvectors and eigenvalues
U = U[::-1]
for i in range(n):
V[i,:] = V[i,:][::-1]
# choose eigenvalue by component or rate, not both of them euqal to 0
Index = index_lst(U, component=2) # choose how many main factors
if Index:
v = V[:,:Index] # subset of Unitary matrix
else: # improper rate choice may return Index=0
print('Invalid rate choice.\nPlease adjust the rate.')
print('Rate distribute follows:')
print([sum(U[:i])/sum(U) for i in range(1, len(U)+1)])
sys.exit(0)
# data transformation
T1 = np.dot(Mat, v)
# print the transformed data
print('We choose %d main factors.'%Index)
print('After PCA transformation, data becomes:\n',T1)
# PCA by original algorithm using SVD
print('\nMethod 2: PCA by original algorithm using SVD:')
# u: Unitary matrix, eigenvectors in columns
# d: list of the singular values, sorted in descending order
u,d,v = np.linalg.svd(cov_Mat)
Index = index_lst(d, rate=0.95) # choose how many main factors
T2 = np.dot(Mat, u[:,:Index]) # transformed data
print('We choose %d main factors.'%Index)
print('After PCA transformation, data becomes:\n',T2)
# PCA by Scikit-learn
pca = PCA(n_components=2) # n_components can be integer or float in (0,1)
pca.fit(mat) # fit the model
print('\nMethod 3: PCA by Scikit-learn:')
print('After PCA transformation, data becomes:')
print(pca.fit_transform(mat)) # transformed data
main()
运行以上代码,输出结果为:
这说明用以上三种方法来实现PCA都是可行的。这样我们就能理解PCA的具体实现过程啦~~有兴趣的读者可以用其它语言实现一下哈
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