主成成分分析-PCA(principal component annlysis)

PCA是用来给多维数据降维，分析提取主成分的一种算法；

 

优点：降低数据的复杂性，识别最重要的多个特征。
缺点：不一定需要，且可能损失有用信息。
适用数据类型：数值型数据。

 如何理解主元分析（PCA）

怎么实现的呢？首先说明，在已标注和未标注的数据上都有降维技术，PCA是一种在对未标注数据的降维技术。

在PCA中，数据从原来的坐标系转换到了新的坐标系，新坐标系的选择是由数据本身决定的。第一个新坐标轴选择的是原始数据中方差最大的方向，第二个新坐标轴的选择和第一个坐标轴正交且具有最大方差的方向。该过程一直重复，重复次数为原始数据中特征的数目。我们会发现，大部分方差都包含在最前面的几个新坐标轴中。因此，我们可以忽略余下的坐标轴，即对数据进行了降维处理。

注：方差是对一维数据的特征描述；如果对多维数据或矩阵特征的分布描述需要用到协方差，协方差的数学意义在下面。

特征值分析是线性代数中的一个领域，它能够通过数据的一般格式来揭示数据的“真实”结构，即我们常说的特征向量和特征值。在等式Av = λv中，v 是特征向量， λ是特征值。特征值都是简单的标量值，因此Av = λv代表的是：如果特征向量v被某个矩阵A左乘，那么它就等于某个标量λ乘以v。幸运的是，NumPy中有寻找特征向量和特征值的模块linalg，它有eig()方法，该方法用于求解特征向量和特征值。

 

#PCA主成分分析 降维方法 

#本例子展示的是用PCA处理一个590和特征的数据集，将此数据集降到6个特征
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在PCA中，数据从原来的坐标系转换到新的坐标系，新坐标系的选择是由数据本身决定的。
第一个新坐标轴选择的是原始数据中方差最大的方向，第二新坐标轴的选择和第一坐标轴正交且
具有最大方差的方向。该过程一直重复，重复次数为原始数据中特征的数目。我们会发现，大部分
方差都包含在最前面的几个新坐标轴中。因此我们可以忽略余下的坐标轴，即对数据进行了降维处理。
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from numpy import *
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt


def loadDataSet(fileName, delim='\t'):
    fr=open(fileName)
    stringArr = [line.strip().split(delim) for line in fr.readlines()]
    datArr = [list(map(float, line)) for line in stringArr]
    return mat(datArr)

def pca(dataMat, topNfeat=9999999):
    meanVals = mean(dataMat, axis=0)
    meanRemoved = dataMat-meanVals      #去平均值
    covMat = cov(meanRemoved, rowvar=0) #计算斜方差矩阵
    eigVals,eigVects = linalg.eig(mat(covMat))  #求解特征向量和特征值
    eigValInd = argsort(eigVals)        #从小到大对N个特征值排序
    eigValInd = eigValInd[:-(topNfeat+1):-1]      #删除不需要的维度
    redEigVects = eigVects[:,eigValInd]

    lowDDataMat = meanRemoved * redEigVects     #将数据转换到新空间
    reconMat = (lowDDataMat * redEigVects.T) + meanVals
    return lowDDataMat,reconMat

if __name__ == '__main__':
    dataMat=loadDataSet('testSet.txt')
    lowDMat, reconMat = pca(dataMat,1)
    print (shape(lowDMat))
    fig=plt.figure()
    ax=fig.add_subplot(111)
    ax.scatter(dataMat[:,0].flatten().A[0],dataMat[:,1].flatten().A[0],marker='^',s=90)
    ax.scatter(reconMat[:,0].flatten().A[0],reconMat[:,1].flatten().A[0],marker='o',s=50, c='red')
    plt.show()