机器学习—主成分分析(PCA)
以下内容来自刘建平Pinard-博客园的学习笔记。
主成分分析（Principal components analysis，以下简称PCA）是最重要的降维方法之一。在数据压缩消除冗余和数据噪音消除等领域都有广泛的应用。一般我们提到降维最容易想到的算法就是PCA，下面我们就对PCA的原理做一个总结。
1. PCA的思想
PCA顾名思义，就是找出数据里最主要的方面，用数据里最主要的方面来代替原始数据。具体的，假如我们的数据集是n维的，共有m个数据(x(1),x(2),...,x(m))。我们希望将这m个数据的维度从n维降到n'维，希望这m个n'维的数据集尽可能的代表原始数据集。我们知道数据从n维降到n'维肯定会有损失，但是我们希望损失尽可能的小。那么如何让这n'维的数据尽可能表示原来的数据呢？
我们先看看最简单的情况，也就是n=2，n'=1,也就是将数据从二维降维到一维。数据如下图。我们希望找到某一个维度方向，它可以代表这两个维度的数据。图中列了两个向量方向，u1和u2，那么哪个向量可以更好的代表原始数据集呢？从直观上也可以看出，u1比u2好。
为什么u1比u2好呢？可以有两种解释，第一种解释是样本点到这个直线的距离足够近，第二种解释是样本点在这个直线上的投影能尽可能的分开。
假如我们把n'从1维推广到任意维，则我们的希望降维的标准为：样本点到这个超平面的距离足够近,或者说样本点在这个超平面上的投影能尽可能的分开。
基于上面的两种标准，我们可以得到PCA的两种等价推导。
2. PCA的推导:基于最小投影距离
我们首先看第一种解释的推导，即样本点到这个超平面的距离足够近。
假设m个n维数据$(x^{(1)},x^{(2)},...,x^{(m)})$都已经进行了中心化，即$\sum_{i=1}^{m}x^{(i)}=0$。经过投影变换后得到的新坐标系为$\left\{w_1,w_2,...,w_n \right\}$,其中$w$是标准正交基，即$\begin{Vmatrix}w\end{Vmatrix}_2=1,w_i^Tw_j=0$。
如果我们将数据从n维降到n'维，即丢弃新坐标系中的部分坐标，则新的坐标系为$\left\{w_1,w_2,...,w_n^{'} \right\}$,样本点x(i)在n'维坐标系中的投影为：$z^{(i)}=(z_1^{(i)},z_2^{(i)},...,z_{n^{'}}^{(i)})^T$.其中，$z_j^{(i)}=w_j^Tx^{(i)}$是x(i)在低维坐标系里第j维的坐标。
如果我们用z(i)来恢复原始数据x(i),则得到的恢复数据$\bar{x}^{(i)}=\sum_{j=1}^{n^{'}}z_j^{(i)}w_j=Wz^{(i)}$,其中，W为标准正交基组成的矩阵。
现在我们考虑整个样本集，我们希望所有的样本到这个超平面的距离足够近，即最小化下式：
$\sum_{i=1}^{m}\left\|\bar{x}^{(i)}-x^{(i)} \right\|_2^2$
将这个式子进行整理，可以得到:
其中第（1）步用到了$\bar{x}^{(i)}=Wz^{(i)}$,第二步用到了平方和展开，第（3）步用到了矩阵转置公式$(AB)^T=B^TA^T$和$W^TW=I$,第（4）步用到了$z(i)=W^Tx^{(i)}$，第（5）步合并同类项，第（6）步用到了$z(i)=W^Tx^{(i)}$和矩阵的迹,第7步将代数和表达为矩阵形式。
注意到$\sum_{i=1}^{m}x^{(i)}{x^{(i)T}}$是数据集的协方差矩阵，W的每一个向量$w_j$是标准正交基。而$\sum_{i=1}^{m}{x^{(i)T}}x^{(i)}$是一个常量。最小化上式等价于：
$\underbrace{argmin}-tr(W^TXX^TW),s.t.W^TW=I$
这个最小化不难，直接观察也可以发现最小值对应的W由协方差矩阵$XX^T$最大的n'个特征值对应的特征向量组成。当然用数学推导也很容易。利用拉格朗日函数可以得到
$J(W)=-tr(W^TXX^TW+\lambda(W^TW-I))$
对W求导有$−XX^TW+\lambda W=0$, 整理下即为：
$XX^TW=\lambda W$
这样可以更清楚的看出，W为$XX^T$的n'个特征向量组成的矩阵，而λ为$XX^T$的若干特征值组成的矩阵，特征值在主对角线上，其余位置为0。当我们将数据集从n维降到n'维时，需要找到最大的n'个特征值对应的特征向量。这n'个特征向量组成的矩阵W即为我们需要的矩阵。对于原始数据集，我们只需要用$z(i)=W^Tx^{(i)}$,就可以把原始数据集降维到最小投影距离的n'维数据集。
如果你熟悉谱聚类的优化过程，就会发现和PCA的非常类似，只不过谱聚类是求前k个最小的特征值对应的特征向量，而PCA是求前k个最大的特征值对应的特征向量。
3. PCA的推导:基于最大投影方差
现在我们再来看看基于最大投影方差的推导。
假设m个n维数据(x(1),x(2),...,x(m))都已经进行了中心化，即$\sum_{i=1}^{m}x^{(i)}=0$。经过投影变换后得到的新坐标系为${w_1,w_2,...,w_n^{'}}$,其中w是标准正交基，即$\begin{Vmatrix}w\end{Vmatrix}_2=1,w_i^Tw_j=0$。
如果我们将数据从n维降到n'维，即丢弃新坐标系中的部分坐标，则新的坐标系为$\left\{w_1,w_2,...,w_n^{'} \right\}$,样本点x(i)在n'维坐标系中的投影为：z(i)=(z(i)1,z(i)2,...,z(i)n′)T.其中，z(i)j=wTjx(i)是x(i)在低维坐标系里第j维的坐标。
对于任意一个样本x(i)，在新的坐标系中的投影为WTx(i),在新坐标系中的投影方差为x(i)TWWTx(i)，要使所有的样本的投影方差和最大，也就是最大化$\sum_{i=1}^{m}W^Tx^{(i)}x^{(i)T}W$的迹,即：
$\underset{W}{\underbrace{argmax}}tr(W^TXX^TW),s.t.W^TW=I$
观察第二节的基于最小投影距离的优化目标，可以发现完全一样，只是一个是加负号的最小化，一个是最大化。
利用拉格朗日函数可以得到
$J(W)=tr(W^TXX^TW+\lambda(W^TW-I))$
对W求导有$XX^TW+\lambda W = 0$, 整理下即为：
$XX^TW=(-\lambda)W$
和上面一样可以看出，W为$XX^T$的n'个特征向量组成的矩阵，而−λ为$XX^T$的若干特征值组成的矩阵，特征值在主对角线上，其余位置为0。当我们将数据集从n维降到n'维时，需要找到最大的n'个特征值对应的特征向量。这n'个特征向量组成的矩阵W即为我们需要的矩阵。对于原始数据集，我们只需要用z(i)=WTx(i),就可以把原始数据集降维到最小投影距离的n'维数据集。
4. PCA算法流程
从上面两节我们可以看出，求样本x(i)的n'维的主成分其实就是求样本集的协方差矩阵$XX^T$的前n'个特征值对应特征向量矩阵W，然后对于每个样本x(i),做如下变换z(i)=WTx(i)，即达到降维的PCA目的。
下面我们看看具体的算法流程。
输入：n维样本集D=(x(1),x(2),...,x(m))，要降维到的维数n'.
输出：降维后的样本集D′
1) 对所有的样本进行中心化：$x^{(i)}=x^{(i)}-\frac{1}{m}\sum_{j=1}^{m}x^{(j)}$
2) 计算样本的协方差矩阵XXT
3) 对矩阵XXT进行特征值分解
4）取出最大的n'个特征值对应的特征向量(w1,w2,...,wn′), 将所有的特征向量标准化后，组成特征向量矩阵W。
5）对样本集中的每一个样本x(i),转化为新的样本z(i)=WTx(i)
6) 得到输出样本集D′=(z(1),z(2),...,z(m))
有时候，我们不指定降维后的n'的值，而是换种方式，指定一个降维到的主成分比重阈值t。这个阈值t在（0,1]之间。假如我们的n个特征值为λ1≥λ2≥...≥λn,则n'可以通过下式得到:
$\frac{\sum_{i=1}^{n^{'}}\lambda_i}{\sum_{i=1}^{n}\lambda_i}\geq t$
5. PCA实例
下面举一个简单的例子，说明PCA的过程。
假设我们的数据集有10个二维数据(2.5,2.4), (0.5,0.7), (2.2,2.9), (1.9,2.2), (3.1,3.0), (2.3, 2.7), (2, 1.6), (1, 1.1), (1.5, 1.6), (1.1, 0.9)，需要用PCA降到1维特征。
首先我们对样本中心化，这里样本的均值为(1.81, 1.91),所有的样本减去这个均值向量后，即中心化后的数据集为(0.69, 0.49), (-1.31, -1.21), (0.39, 0.99), (0.09, 0.29), (1.29, 1.09), (0.49, 0.79), (0.19, -0.31), (-0.81, -0.81), (-0.31, -0.31), (-0.71, -1.01)。
现在我们开始求样本的协方差矩阵，由于我们是二维的，则协方差矩阵为：
对于我们的数据，求出协方差矩阵为：
求出特征值为（0.0490833989， 1.28402771），对应的特征向量分别为：(0.735178656,0.677873399)T(−0.677873399,−0.735178656)T,由于最大的k=1个特征值为1.28402771，对于的k=1个特征向量为(−0.677873399,−0.735178656)T. 则我们的W=(−0.677873399,−0.735178656)T
我们对所有的数据集进行投影z(i)=WTx(i)，得到PCA降维后的10个一维数据集为：(-0.827970186， 1.77758033， -0.992197494， -0.274210416， -1.67580142， -0.912949103， 0.0991094375， 1.14457216, 0.438046137， 1.22382056)
6. 核主成分分析KPCA介绍
在上面的PCA算法中，我们假设存在一个线性的超平面，可以让我们对数据进行投影。但是有些时候，数据不是线性的，不能直接进行PCA降维。这里就需要用到和支持向量机一样的核函数的思想，先把数据集从n维映射到线性可分的高维N>n,然后再从N维降维到一个低维度n', 这里的维度之间满足n'<n<N。
使用了核函数的主成分分析一般称之为核主成分分析(Kernelized PCA, 以下简称KPCA。假设高维空间的数据是由n维空间的数据通过映射ϕ产生。
则对于n维空间的特征分解：
映射为：
通过在高维空间进行协方差矩阵的特征值分解，然后用和PCA一样的方法进行降维。一般来说，映射ϕ不用显式的计算，而是在需要计算的时候通过核函数完成。由于KPCA需要核函数的运算，因此它的计算量要比PCA大很多。
7. PCA算法总结
这里对PCA算法做一个总结。作为一个非监督学习的降维方法，它只需要特征值分解，就可以对数据进行压缩，去噪。因此在实际场景应用很广泛。为了克服PCA的一些缺点，出现了很多PCA的变种，比如第六节的为解决非线性降维的KPCA，还有解决内存限制的增量PCA方法Incremental PCA，以及解决稀疏数据降维的PCA方法Sparse PCA等。
PCA算法的主要优点有：
1）仅仅需要以方差衡量信息量，不受数据集以外的因素影响。
2）各主成分之间正交，可消除原始数据成分间的相互影响的因素。
3）计算方法简单，主要运算是特征值分解，易于实现。
PCA算法的主要缺点有：
1）主成分各个特征维度的含义具有一定的模糊性，不如原始样本特征的解释性强。
2）方差小的非主成分也可能含有对样本差异的重要信息，因降维丢弃可能对后续数据处理有影响。
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