PCA/SVD--怎样确定topNfeat(特征值数目/奇异值数目)

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Coding by Chang, 2017/04/30

1.主成分分析（PCA）

1.1 PCA数学模型

　　最大可分性出发（参考《机器学习》周志华）：样本点在超平面上的投影能尽可能分开。

　　即应该使投影后样本点的方差最大化：

　　　　maxtr(W^TXX^TW)     s.t. W^TW=I

　　这个目标函数可以通过对协方差矩阵XX^T做特征值分解求得转换矩阵W.

　　降维原理：在W对应的开始r个主成分之后，方差就会迅速下降。这意味着数据集X中只有r个重要特征。

1.2 实践中确定topNfeat数目方法：

　　在选择开始几个主成分后，方差就会迅速下降，可以通过计算方差百分比来确定topNfeat的具体数目。

　　方差百分比=sum(the selected eigvals)/sum(all eigVals)

 1 #coding by C
 2 #-*- coding:utf-8 -*-
 3 
 4 sumOfEigVals=sum(eigVals)
 5 total=0.0
 6 for j in range(topNfeat):
 7     total+=eigVals[eigValInd(j)]
 8     percent=total/sumOfEigVals
 9     if percent>0.98:
10         print ‘the number of eigVals: %d, var: %f‘ %(j,percent)
11         print ‘the best number of topNfeat:‘ ,j
12         break
13     print ‘the number of %d has occupied %f‘ %(j,percent)

2.奇异值分解（SVD）

2.1 SVD数学模型为：

　　　　X_m×n=U_m×mΣ_m×nV^T_n×n

　　Σ矩阵的对角元素称为“奇异值”。

　　Σ矩阵的两个特点：只有对角元素，其他元素为0；对角元素从大到小排列；

　　降维原理：在r个奇异值之后，其他的奇异值都置为0. 这意味着数据集X中只有r个重要特征。

2.2 利用python实现SVD

　　依赖库：python内部线性代数工具箱 numpy.linalg

　　实现方法：linalg.svd()

　　注意：Σ是对角矩阵，但是它“只返回对角元素”，节省空间。

3,。特征值与奇异值之间的关系

　　奇异值就是矩阵X*X^T特征值的平方根。

PCA/SVD--怎样确定topNfeat(特征值数目/奇异值数目)

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原文地址：http://www.cnblogs.com/cygalaxy/p/6789256.html