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进行维数约减（Dimensionality Reduction），目前最常用的算法是主成分分析法 (Principal Componet Analysis, PCA）。
使用主成分分析法进行数据的降维处理，具体的原理和过程是怎么样的呢？
下面让我一一道来。
1 信息损失最少
例如这样一些二维数据：
我们想要将数据降到一维，到底是图中的红线好呢还是绿线好呢？
降维就意味着信息的丢失，我们需要做的，就是尽可能将这样的信息损失降低。
我们可以很直观地看到，数据点和直线的距离就在降维的过程中丢失掉了。
显然，绿线丢失的数据要比红线多。
所以，我们可以判断，使用红线相比绿线会更好。
我们也注意到，投影到红线上的蓝点，离散的程度大于投影到绿线上的蓝点，这也从另一个角度说明投影到红线丢失的信息相对更少。
这个离散的程度，我们使用蓝点之间的方差进行衡量：
其中：
为了方便计算，我们将所有的特征都减去该特征的均值，并依然用 a<sub>i</sub> 来表示，所以蓝点之间的方差可以记为：
2 特征不相关
上面是二维降为一维的情况，只需要找到使得方差最大化的一个向量就可以了：
但是对于更高的维度，应该如何处理呢？例如三维降为二维。
当然我们可以首先找到一个使得投影方差最大方向，然后在这个基础上，找到和这个方向不相关的另外一个使得投影方差最大的方向。
所谓的不相关，就是指第二个方向向量和第一个方向向量正交，体现在二维平面上就是垂直的关系：
我们先找到了使得投影方差最大方向，其方向向量为 u<sup>(1)</sup> ，然后找到了和它垂直的投影方差最大的方向，其方向向量为 u<sup>(2)</sup> 。
这里两个方向的相关程度，我们使用协方差进行衡量：
这里的 a， b 均已减去特征的均值。
当协方差 Cov(a,b) = 0 的时候，两个特征向量正交，也就是两个特征不相关。
3 PCA的推导过程
假设我们的训练数据有 m 行数据，有 n 个特征维度，那么矩阵 X 是一个 m × n 的矩阵，可以表达为：
X 的协方差矩阵 C 可以通过以下公式得到：
那么 C 为一个 n × n 的矩阵：
可以直观地看到，协方差矩阵 C 是一个对称矩阵，C<sub>ij</sub> = C<sub>ji</sub> ，对角线是各个特征的方差。
因为矩阵 C 是一个实对称矩阵，所以 C 也具备一些实对称矩阵的特征：
C 的不同特征值对应的特征向量是正交的；
C 的特征值都是实数，特征向量都是实向量；
C 可对角化，且相似对角阵上的元素即为矩阵本身特征值。
根据这些性质，我们可以得到 n 个线性无关的非零特征向量 e<sub>1</sub>, e<sub>2</sub>, … , e<sub>n</sub> ，这些特征向量构成的特征矩阵 E = ( e<sub>1</sub> e<sub>2</sub> … e<sub>n</sub> ) 满足：
Λ 是一个对角矩阵，除了对角线有值，其他位置（空白处）都是 0 。
对于特征矩阵 X ，因为可能存在大量的冗余数据，我们将它转换到另外一个特征空间，得到新的特征矩阵 Z：
我们希望这个特征空间中各个特征的彼此是线性无关的，也就是说希望各个特征向量是正交关系。
那么在新的特征空间中，其协方差矩阵应该是一个对角矩阵：
对角线是方差，其他位置（空白处）是协方差。协方差为 0 ，代表着两个向量正交。
假设特征空间转换的过程可以表达为 Z = XU ，矩阵 D 代入该表达式可以得到：
也就是说 U = E ，U 就是矩阵 C 特征向量所组成的矩阵。矩阵 D 对角线上每个值就是矩阵 C 的特征值。
如果我们把 D 中的特征值按照从大到小，将特征向量从左到右进行排序，然后取其中前 k 个，经过压缩转换（Z = XU），就得到了我们降维之后的数据矩阵 Z ：
X 是 m × n 的矩阵， U 是 n × k 的矩阵，Z 是 m × k 的矩阵。
4 PCA的计算过程
第一步：首先对特征进行归一化处理。
第二步：计算协方差矩阵。
第三步：计算协方差矩阵的特征向量并按照特征大从大到小排序。
第四步：提取特征向量矩阵的前 k 列。
第五步：通过矩阵乘法计算得到新的特征 Z 。其中计算的公式为：
至此我们算是完成了降维。
5 特征数 k 的选择
不过有时候，降维的效果可能并不好。要么可能维度压缩不多，内存占用和计算速度依然没有改善，要么可能维度压缩太过，信息丢失太大。
这其实取决于特征数 k 的选择。
因为矩阵 U 中每个特征向量是相互正交的，矩阵 U 也是一个正交矩阵，所以有 UU<sup>T</sup> = E ， E 为单位矩阵。
经过如下推导，我们可以反压缩得到矩阵 X：
因为保留的特征数 k 小于 m，所以这个反压缩得到的结果是不等于 X 的。
例如一维还原到二维，最终反压缩得到的结果是：
而不是：
这是因为特征转换的过程中，丢失了一部分的信息。
所以使用 X<sub>approx</sub> 进行标记更加合适：
有了 X<sub>approx</sub> ，其实我们就能计算信息丢失率：
如果损失小于 1%，那么我们可以说保留了 99% 的差异性。
当然，差异性的百分比还有另外一个获得，那就是前 k 个特征值之和除以所有的特征值之和。
因为我们已经对特征值进行了降序排序，所以前面 k 个特征应该能够比较好的代表全部的特征。
注意，这个特征值是指对角矩阵对角线上的数值：
如果对于每个特征值，我们使用 S<sub>ii</sub> 进行标记，那么公式就是：
大于 k 小于 m 部分的特征值，就是丢失的数据，所以信息丢失率也可以通过下面的公式计算：
我们需要做的，是设置一个差异性保留的百分比，然后从小到大对 k 进行遍历，差异性满足条件，k 就是我们要的结果。
例如计算得到的数据差异性百分比和 k 的关系如下：
k = 1 ：60%
k = 2 ：77%
k = 3 ：88%
k = 4 ：93%
k = 5 ：97%
k = 6 ：99%
如果我们要保留 90% 的数据，那么 k 的取值应该是 4 ；
如果我们要保留 99% 的数据，那么 k 的取值应该是 6 。
6 关于PCA的注意事项
注意一：如果使用了PCA对训练集的数据进行了处理，那么对于验证集和测试集也需要进行相对应的处理。
我们在处理训练集的过程中得到了特征的均值 μ 和方差 σ ，以及特征向量 U ，我们需要使用这些参数先对数据进行归一化处理，然后转换到新的特征空间。
注意二：在使用PCA进行压缩之前，先使用原数据进行训练，这样我们才能对比压缩前后的效果。
如果不是占用内存空间太大，或者算法运行速度过慢，其实没有必要进行压缩。
注意三：不要使用PCA来避免过度拟合。
因为通过这样的方式皮避免度拟合，不仅效果很差，并且会丢失部分数据。
