Dimensionality Reduction

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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Dimensionality Reduction相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

Dimensionality Reduction 

--Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow -Chapter 8


Introduction 

 

  1. 降维 pros:有助于加快训练速度;有助于数据可视化。cons:可能会导致重要信息丢失。
  2. Two main approaches to dimensionality:projection and manifold learning 
  3. Three popular dimensionality reduction techniques:PCA,Kernel PCA, and LLE

Two main approaches for Dimensionalty Reduction

  1. Projection 在实际问题当中,训练数据通常是非均匀的分布在整个维度里面。有很多特征是连续的,但是有一些特征非常相似。结果这些训练数据在低纬度空间中挨得非常近。
  2. Manifold Learning (流形学习)

 

PCA(Principal Component Analysis) 

  1. pca是迄今为止最流行的降维算法。首先定义一个超平面,然后将数据投影到上面去。
  2. pca降维应当注意点地方:
  3. 2.1 preserving the variance 
    2.2 the axis minimizes the mean squared distance between the original dataset and projection onto the axis

       3. Principal Components:PCA identifies the axis that accounts for the largest amount of variance in the training set.

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the unit vector that defines the i(th) axis is called i(th) principal component.

如何找到训练数据的主成分?Singular Value Decomposition(SVD)

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PAC默认数据集是以愿数据为中心的。Sklearn 的pca 包已经将数据集中化处理了。而用其他方法构造pca时候,不要忘记首先集中化处理数据。(centering the data)

在降维的时候,一定要尽可能的保证更大的方差。

from sklearn.decomposition import PCA

pca=PCA(n_components=2)
X2D=pcd.fit_transform(X)
pca.explained_variance_ratio_

选择合适的维数

 


以上是关于Dimensionality Reduction的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

dimensionality reduction动机---data compression

r [Dimensionality Reduction]用于执行PCA,SVD,聚类等的代码...

机器学习 --- 降维(Dimensionality Reduction)

数据降维(Dimensionality reduction)

Ng第十四课:降维(Dimensionality Reduction)

Stanford机器学习笔记12-Dimensionality Reduction