轉(zhuǎn)自：AI開發(fā)者

網(wǎng)上關(guān)于各種降維算法的資料參差不齊，同時(shí)大部分不提供源代碼。這里有個(gè) GitHub 項(xiàng)目整理了使用 Python 實(shí)現(xiàn)了 11 種經(jīng)典的數(shù)據(jù)抽取(數(shù)據(jù)降維)算法，包括：PCA、LDA、MDS、LLE、TSNE 等，并附有相關(guān)資料、展示效果；非常適合機(jī)器學(xué)習(xí)初學(xué)者和剛剛?cè)肟訑?shù)據(jù)挖掘的小伙伴。

01 ?為什么要進(jìn)行數(shù)據(jù)降維？

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所謂降維，即用一組個(gè)數(shù)為 d 的向量 Zi 來代表個(gè)數(shù)為 D 的向量 Xi 所包含的有用信息，其中 d

通常，我們會(huì)發(fā)現(xiàn)大部分?jǐn)?shù)據(jù)集的維度都會(huì)高達(dá)成百乃至上千，而經(jīng)典的 MNIST，其維度都是 64。

MNIST 手寫數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)集

但在實(shí)際應(yīng)用中，我們所用到的有用信息卻并不需要那么高的維度，而且每增加一維所需的樣本個(gè)數(shù)呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，這可能會(huì)直接帶來極大的「維數(shù)災(zāi)難」；而數(shù)據(jù)降維就可以實(shí)現(xiàn)：

• 使得數(shù)據(jù)集更易使用

• 確保變量之間彼此獨(dú)立

• 降低算法計(jì)算運(yùn)算成本

• 去除噪音

一旦我們能夠正確處理這些信息，正確有效地進(jìn)行降維，這將大大有助于減少計(jì)算量，進(jìn)而提高機(jī)器運(yùn)作效率。而數(shù)據(jù)降維，也常應(yīng)用于文本處理、人臉識(shí)別、圖片識(shí)別、自然語言處理等領(lǐng)域。

02? 數(shù)據(jù)降維原理

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往往高維空間的數(shù)據(jù)會(huì)出現(xiàn)分布稀疏的情況，所以在降維處理的過程中，我們通常會(huì)做一些數(shù)據(jù)刪減，這些數(shù)據(jù)包括了冗余的數(shù)據(jù)、無效信息、重復(fù)表達(dá)內(nèi)容等。

例如：現(xiàn)有一張 1024*1024 的圖，除去中心 50*50 的區(qū)域其它位置均為零值，這些為零的信息就可以歸為無用信息；而對(duì)于對(duì)稱圖形而言，對(duì)稱部分的信息則可以歸為重復(fù)信息。

因此，大部分經(jīng)典降維技術(shù)也是基于這一內(nèi)容而展開，其中降維方法又分為線性和非線性降維，非線性降維又分為基于核函數(shù)和基于特征值的方法。

• 線性降維方法：

? ? ? PCA 、ICA LDA、LFA、LPP(LE 的線性表示)

• 非線性降維方法：

? ? ? 基于核函數(shù)的非線性降維方法——KPCA 、KICA、KDA

? ? ? 基于特征值的非線性降維方法(流型學(xué)習(xí))——ISOMAP、LLE、LE、LPP、LTSA、MVU

哈爾濱工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)技術(shù)專業(yè)的在讀碩士生 Heucoder 則整理了 PCA、KPCA、LDA、MDS、ISOMAP、LLE、TSNE、AutoEncoder、FastICA、SVD、LE、LPP 共 12 種經(jīng)典的降維算法，并提供了相關(guān)資料、代碼以及展示，下面將主要以 PCA 算法為例介紹降維算法具體操作。

03? 主成分分析(PCA)降維算法

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PCA 是一種基于從高維空間映射到低維空間的映射方法，也是最基礎(chǔ)的無監(jiān)督降維算法，其目標(biāo)是向數(shù)據(jù)變化最大的方向投影，或者說向重構(gòu)誤差最小化的方向投影。它由 Karl Pearson 在 1901 年提出，屬于線性降維方法。與 PCA 相關(guān)的原理通常被稱為最大方差理論或最小誤差理論。這兩者目標(biāo)一致，但過程側(cè)重點(diǎn)則不同。

最大方差理論降維原理

將一組 N 維向量降為 K 維(K 大于 0，小于 N)，其目標(biāo)是選擇 K 個(gè)單位正交基，各字段兩兩間 COV(X,Y) 為 0，而字段的方差則盡可能大。因此，最大方差即使得投影數(shù)據(jù)的方差被最大化，在這過程中，我們需要找到數(shù)據(jù)集 Xmxn 的最佳的投影空間 Wnxk、協(xié)方差矩陣等，其算法流程為：

• 算法輸入：數(shù)據(jù)集 Xmxn；

• 按列計(jì)算數(shù)據(jù)集 X 的均值 Xmean，然后令 Xnew=X?Xmean；

• 求解矩陣 Xnew 的協(xié)方差矩陣，并將其記為 Cov；

• 計(jì)算協(xié)方差矩陣 COv 的特征值和相應(yīng)的特征向量；

• 將特征值按照從大到小的排序，選擇其中最大的 k 個(gè)，然后將其對(duì)應(yīng)的 k 個(gè)特征向量分別作為列向量組成特征向量矩陣 Wnxk；

• 計(jì)算 XnewW，即將數(shù)據(jù)集 Xnew 投影到選取的特征向量上，這樣就得到了我們需要的已經(jīng)降維的數(shù)據(jù)集 XnewW。

最小誤差理論降維原理

而最小誤差則是使得平均投影代價(jià)最小的線性投影，這一過程中，我們則需要找到的是平方錯(cuò)誤評(píng)價(jià)函數(shù) J0(x0) 等參數(shù)。

詳細(xì)步驟可參考《從零開始實(shí)現(xiàn)主成分分析 (PCA) 算法》：

https://blog.csdn.net/u013719780/article/details/78352262?

04? 主成分分析(PCA)代碼實(shí)現(xiàn)

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關(guān)于 PCA 算法的代碼如下：

from __future__ import print_functionfrom sklearn import datasetsimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.cm as cmximport matplotlib.colors as colorsimport numpy as np%matplotlib inlinedef shuffle_data(X, y, seed=None): if seed:?????np.random.seed(seed) idx = np.arange(X.shape[0]) np.random.shuffle(idx) return X[idx], y[idx]# 正規(guī)化數(shù)據(jù)集 Xdef normalize(X, axis=-1, p=2): lp_norm = np.atleast_1d(np.linalg.norm(X, p, axis)) lp_norm[lp_norm == 0] = 1 return X / np.expand_dims(lp_norm, axis)# 標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)集 Xdef standardize(X): X_std = np.zeros(X.shape) mean = X.mean(axis=0)???std?=?X.std(axis=0) # 做除法運(yùn)算時(shí)請(qǐng)永遠(yuǎn)記住分母不能等于 0 的情形 # X_std = (X - X.mean(axis=0)) / X.std(axis=0) for col in range(np.shape(X)[1]): if std[col]: X_std[:, col] = (X_std[:, col] - mean[col]) / std[col] return X_std# 劃分?jǐn)?shù)據(jù)集為訓(xùn)練集和測(cè)試集def train_test_split(X, y, test_size=0.2, shuffle=True, seed=None): if shuffle: X, y = shuffle_data(X, y, seed) n_train_samples = int(X.shape[0] * (1-test_size)) x_train, x_test = X[:n_train_samples], X[n_train_samples:] y_train, y_test = y[:n_train_samples], y[n_train_samples:] return x_train, x_test, y_train, y_test# 計(jì)算矩陣 X 的協(xié)方差矩陣def calculate_covariance_matrix(X, Y=np.empty((0,0))): if not Y.any(): Y = X n_samples = np.shape(X)[0] covariance_matrix = (1 / (n_samples-1)) * (X - X.mean(axis=0)).T.dot(Y - Y.mean(axis=0)) return np.array(covariance_matrix, dtype=float)# 計(jì)算數(shù)據(jù)集 X 每列的方差def calculate_variance(X): n_samples = np.shape(X)[0] variance = (1 / n_samples) * np.diag((X - X.mean(axis=0)).T.dot(X - X.mean(axis=0))) return variance# 計(jì)算數(shù)據(jù)集 X 每列的標(biāo)準(zhǔn)差def calculate_std_dev(X): std_dev = np.sqrt(calculate_variance(X))???return?std_dev# 計(jì)算相關(guān)系數(shù)矩陣def calculate_correlation_matrix(X, Y=np.empty([0])): # 先計(jì)算協(xié)方差矩陣 covariance_matrix = calculate_covariance_matrix(X, Y) # 計(jì)算 X, Y 的標(biāo)準(zhǔn)差 std_dev_X = np.expand_dims(calculate_std_dev(X), 1) std_dev_y = np.expand_dims(calculate_std_dev(Y), 1) correlation_matrix = np.divide(covariance_matrix, std_dev_X.dot(std_dev_y.T)) return np.array(correlation_matrix, dtype=float)class PCA(): """ 主成份分析算法 PCA，非監(jiān)督學(xué)習(xí)算法. """ def __init__(self): self.eigen_values = None self.eigen_vectors = None self.k = 2 def transform(self, X): """ 將原始數(shù)據(jù)集 X 通過 PCA 進(jìn)行降維 """ covariance = calculate_covariance_matrix(X) # 求解特征值和特征向量 self.eigen_values, self.eigen_vectors = np.linalg.eig(covariance) # 將特征值從大到小進(jìn)行排序，注意特征向量是按列排的，即 self.eigen_vectors 第 k 列是 self.eigen_values 中第 k 個(gè)特征值對(duì)應(yīng)的特征向量 idx = self.eigen_values.argsort()[::-1] eigenvalues = self.eigen_values[idx][:self.k] eigenvectors = self.eigen_vectors[:, idx][:, :self.k] # 將原始數(shù)據(jù)集 X 映射到低維空間 X_transformed = X.dot(eigenvectors)?????return?X_transformeddef main(): # Load the dataset data = datasets.load_iris() X = data.data???y?=?data.target # 將數(shù)據(jù)集 X 映射到低維空間???X_trans?=?PCA().transform(X) x1 = X_trans[:, 0]???x2?=?X_trans[:,?1] cmap = plt.get_cmap('viridis')???colors?=?[cmap(i)?for?i?in?np.linspace(0,?1,?len(np.unique(y)))] class_distr = [] # Plot the different class distributions for i, l in enumerate(np.unique(y)): _x1 = x1[y == l] _x2 = x2[y == l] _y = y[y == l]???????class_distr.append(plt.scatter(_x1,?_x2,?color=colors[i])) # Add a legend???plt.legend(class_distr,?y,?loc=1) # Axis labels plt.xlabel('Principal Component 1') plt.ylabel('Principal Component 2')???plt.show()if __name__ == "__main__": main()

最終，我們將得到降維結(jié)果如下。其中，如果得到當(dāng)特征數(shù) (D) 遠(yuǎn)大于樣本數(shù) (N) 時(shí)，可以使用一點(diǎn)小技巧實(shí)現(xiàn) PCA 算法的復(fù)雜度轉(zhuǎn)換。

PCA 降維算法展示

當(dāng)然，這一算法雖然經(jīng)典且較為常用，其不足之處也非常明顯。它可以很好的解除線性相關(guān)，但是面對(duì)高階相關(guān)性時(shí)，效果則較差；同時(shí)，PCA 實(shí)現(xiàn)的前提是假設(shè)數(shù)據(jù)各主特征是分布在正交方向上，因此對(duì)于在非正交方向上存在幾個(gè)方差較大的方向，PCA 的效果也會(huì)大打折扣。

05? 其它降維算法及代碼地址

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• KPCA(kernel PCA)

KPCA 是核技術(shù)與 PCA 結(jié)合的產(chǎn)物，它與 PCA 主要差別在于計(jì)算協(xié)方差矩陣時(shí)使用了核函數(shù)，即是經(jīng)過核函數(shù)映射之后的協(xié)方差矩陣。

引入核函數(shù)可以很好的解決非線性數(shù)據(jù)映射問題。kPCA 可以將非線性數(shù)據(jù)映射到高維空間，在高維空間下使用標(biāo)準(zhǔn) PCA 將其映射到另一個(gè)低維空間。

KPCA 降維算法展示

詳細(xì)內(nèi)容可參見 《Python 機(jī)器學(xué)習(xí)》之特征抽取——kPCA：

https://blog.csdn.net/weixin_40604987/article/details/79632888?

代碼地址：

https://github.com/heucoder/dimensionality_reduction_alo_codes/blob/master/codes/PCA/KPCA.py

• LDA(Linear Discriminant Analysis)

LDA 是一種可作為特征抽取的技術(shù)，其目標(biāo)是向最大化類間差異，最小化類內(nèi)差異的方向投影，以利于分類等任務(wù)即將不同類的樣本有效的分開。LDA 可以提高數(shù)據(jù)分析過程中的計(jì)算效率，對(duì)于未能正則化的模型，可以降低維度災(zāi)難帶來的過擬合。

LDA?降維算法展示

詳細(xì)內(nèi)容可參見《數(shù)據(jù)降維—線性判別分析(LDA)》：

https://blog.csdn.net/ChenVast/article/details/79227945?

代碼地址：

https://github.com/heucoder/dimensionality_reduction_alo_codes/tree/master/codes/LDA?

• MDS(multidimensional scaling)

MDS 即多維標(biāo)度分析，它是一種通過直觀空間圖表示研究對(duì)象的感知和偏好的傳統(tǒng)降維方法。該方法會(huì)計(jì)算任意兩個(gè)樣本點(diǎn)之間的距離，使得投影到低維空間之后能夠保持這種相對(duì)距離從而實(shí)現(xiàn)投影。

由于 sklearn 中 MDS 是采用迭代優(yōu)化方式，下面實(shí)現(xiàn)了迭代和非迭代的兩種。

MDS?降維算法展示

詳細(xì)內(nèi)容可參見《MDS 算法》

https://blog.csdn.net/zhangweiguo_717/article/details/69663452?

代碼地址：

https://github.com/heucoder/dimensionality_reduction_alo_codes/tree/master/codes/MDS?

• ISOMAP

Isomap 即等度量映射算法，該算法可以很好地解決 MDS 算法在非線性結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)集上的弊端。

MDS 算法是保持降維后的樣本間距離不變，Isomap 算法則引進(jìn)了鄰域圖，樣本只與其相鄰的樣本連接，計(jì)算出近鄰點(diǎn)之間的距離，然后在此基礎(chǔ)上進(jìn)行降維保距。

ISOMAP 降維算法展示

詳細(xì)內(nèi)容可參見《Isomap》

https://blog.csdn.net/zhangweiguo_717/article/details/69802312?

代碼地址：

https://github.com/heucoder/dimensionality_reduction_alo_codes/tree/master/codes/ISOMAP?

• LLE(locally linear embedding)

LLE 即局部線性嵌入算法，它是一種非線性降維算法。該算法核心思想為每個(gè)點(diǎn)可以由與它相鄰的多個(gè)點(diǎn)的線性組合而近似重構(gòu)，然后將高維數(shù)據(jù)投影到低維空間中，使其保持?jǐn)?shù)據(jù)點(diǎn)之間的局部線性重構(gòu)關(guān)系，即有相同的重構(gòu)系數(shù)。在處理所謂的流形降維的時(shí)候，效果比 PCA 要好很多。

LLE 降維算法展示

詳細(xì)內(nèi)容可參見《LLE 原理及推導(dǎo)過程》

https://blog.csdn.net/scott198510/article/details/76099630?

代碼地址：

https://github.com/heucoder/dimensionality_reduction_alo_codes/tree/master/codes/LLE?

• t-SNE

t-SNE 也是一種非線性降維算法，非常適用于高維數(shù)據(jù)降維到 2 維或者 3 維進(jìn)行可視化。它是一種以數(shù)據(jù)原有的趨勢(shì)為基礎(chǔ)，重建其在低緯度(二維或三維)下數(shù)據(jù)趨勢(shì)的無監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

下面的結(jié)果展示參考了源代碼，同時(shí)也可用 tensorflow 實(shí)現(xiàn)(無需手動(dòng)更新參數(shù))。

t-SNE 降維算法展示

詳細(xì)內(nèi)容可參見《t-SNE 使用過程中的一些坑》：

http://bindog.github.io/blog/2018/07/31/t-sne-tips/?

代碼地址：

https://github.com/heucoder/dimensionality_reduction_alo_codes/tree/master/codes/T-SNE?

• LE(Laplacian Eigenmaps)

LE 即拉普拉斯特征映射，它與 LLE 算法有些相似，也是以局部的角度去構(gòu)建數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。它的直觀思想是希望相互間有關(guān)系的點(diǎn)(在圖中相連的點(diǎn))在降維后的空間中盡可能的靠近；以這種方式，可以得到一個(gè)能反映流形的幾何結(jié)構(gòu)的解。

LE?降維算法展示

詳細(xì)內(nèi)容可參見《拉普拉斯特征圖降維及其 python 實(shí)現(xiàn)》：

https://blog.csdn.net/HUSTLX/article/details/50850342?

代碼地址：

https://github.com/heucoder/dimensionality_reduction_alo_codes/tree/master/codes/LE?

• LPP(Locality Preserving Projections)

LPP 即局部保留投影算法，其思路和拉普拉斯特征映射類似，核心思想為通過最好的保持一個(gè)數(shù)據(jù)集的鄰居結(jié)構(gòu)信息來構(gòu)造投影映射，但 LPP 不同于 LE 的直接得到投影結(jié)果，它需要求解投影矩陣。

LPP 降維算法展示

詳情請(qǐng)參見《局部保留投影算法 (LPP) 詳解》：

https://blog.csdn.net/qq_39187538/article/details/90402961?

代碼地址：

https://github.com/heucoder/dimensionality_reduction_alo_codes/tree/master/codes/LPP?

*《dimensionality_reduction_alo_codes》項(xiàng)目作者簡(jiǎn)介

Heucoder，目前是哈爾濱工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)技術(shù)在讀碩士生，主要活躍于互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，知乎昵稱為「超愛學(xué)習(xí)」，其 github 主頁(yè)地址為：https://github.com/heucoder。

Github 項(xiàng)目地址:

https://github.com/heucoder/dimensionality_reduction_alo_codes?

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的std中稳定排序算法_源代码库已开放 | 哈工大硕士生用 Python 实现了 11 种经典数据降维算法...的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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