無監督學習之降維

主成分分析（PCA）

 主成分分析（Principal Component Anal ysis，PCA）是最常用的

一種降維方法，通常用於高維資料集的探索與視覺化，還可以用作數

據壓縮和預處理等。

 PCA可以把具有相關性的高維變數合成為線性無關的低維變數，稱為

主成分。主成分能夠儘可能保留原始資料的資訊。

方差：是各個樣本和樣本均值的差的平方和的均值，用來度量一組

資料的分散程度。

協方差：用於度量兩個變數之間的線性相關性程度，若兩個變數的

協方差為0，則可認為二者線性無關。協方差矩陣則是由變數的協方差值

構成的矩陣（對稱陣）。

特徵向量：矩陣的特徵向量是描述資料集結構的非零向量，並滿足

如下公式：

A是方陣， 是特徵向量，是特徵值。

=

主成分分析

原理：矩陣的主成分就是其協方差矩陣對應的特徵向量，按照對應

的特徵值大小進行排序，最大的特徵值就是第一主成分，其次是第二主

成分，以此類推。

主成分分析-演算法過程

程式碼實現，對花的特徵進行降維

import matplotlib.pyplot as plt

from sklearn.decomposition import PCA

from sklearn.datasets import load_iris

 

data = load_iris()

y = data.target

X = data.data

pca = PCA(n_components=2)

reduced_X = pca.fit_transform(X)

 

red_x, red_y = [], []

blue_x, blue_y = [], []

green_x, green_y = [], []

 

for i in range(len(reduced_X)):

 if y[i] == 0:

 red_x.append(reduced_X[i][0])

 red_y.append(reduced_X[i][1])

 elif y[i] == 1:

 blue_x.append(reduced_X[i][0])

 blue_y.append(reduced_X[i][1])

 else:

 green_x.append(reduced_X[i][0])

 green_y.append(reduced_X[i][1])

 

plt.scatter(red_x, red_y, c='r', marker='x')

plt.scatter(blue_x, blue_y, c='b', marker='D')

plt.scatter(green_x, green_y, c='g', marker='.')

plt.show()

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