机器学习丨PCA降维的经典算法
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了机器学习丨PCA降维的经典算法相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
在机器学习的领域中，我们对原始数据进行特征提取，经常会得到高维度的特
征向量。
在这些多特征的高维空间中，会包含一些冗余和噪声。
所以我们希望通过降维的方式来寻找数据内
部的特性，提升特征表达能力，降低模型的训练成本。
PCA是一种
降维的经典算法，属于
线性、非监督、全局
的降维方法。
PCA的原理是线性映射，简单的说就是将高维空间数据投影到低维空间上，然后将数据包含信息量大的主成分保留下来，忽略掉对数据描述不重要的次要信息。
而对于正交属性空间中的样本，如何用一个超平面对所有样本进行恰当合适的表达呢？若存在这样的超平面，应该具有两种性质：
所有样本点到超平面的距离最近
样本点在这个超平面的投影尽可能分开
以上两种性质便是主成分分析的两种等价的推导，即PCA最小平方误差理论和PCA最大方差理论，本篇主要为大家介绍最大方差理论。
PCA的降维操作是选取数据离散程度最大的方向(方差最大的方向)作为第一主成分，第二主成分选择方差次大的方向，并且与第一个主成分正交。不算重复这个过程直到找到k个主成分。
数据点分布在主成分方向上的离散程度最大，且主成分向量彼此之间正交；
对样本进行平移使其重心在原点，并且消除不同特征数值大小的影响，转换为统一量纲：
协方差是对两个随机变量联合分布线性相关程度的一种度量；
② 数据点在特征向量上投影的方差，为对应的特征值，选择特征值大的特征向量，就是选择点投影方差大的方向，即是具有高信息量的主成分；次佳投影方向位于最佳投影方向的正交空间，是第二大特征值对应的特征向量，以此类推；
4、选取k个最大大特征值对应的特征向量，即是k个主成分
U是协方差矩阵所有的特征向量构成的矩阵，对应的特征值满足：λ1>λ2>⋯>λn，同时使其满足在主成分向量上投影的方差和占总方差的99%或者95%以上，即确定了k的选取。
3、读取特征、标签列，并进行中心化归一化，选取主成分个数，前2个主成分的方差和>95%
4、将降维后特征可视化，横纵坐标代表两个主成分，颜色代表结果标签分类，即可根据主成分进行后续分析、建模
以上PCA主成分分析就讲完了，本文进行了样本点在超平面的投影尽可能分开的推导原理阐述，大家感兴趣的可以研究另一种等价推导，即样本点到超平面的距离最近。
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