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标题: PCA彻头彻尾的解释分析 [打印本页]

作者: wangjingjing 时间: 2015-10-6 21:15
标题: PCA彻头彻尾的解释分析
本帖最后由 wangjingjing 于 2015-10-6 21:20 编辑

实现PCA的主要流程：
假设数据矩阵是m×n维的，m是样本数，n是特征的维度，目标是对数据进行降维，使其变成m×k维, k <<n。
1. 特征中心化。即每一维的数据都减去该维的均值。这里的“维”指的就是一个特征（或属性），变换之后每一维的均值都变成了0，记这个矩阵为\( B_{mn} \) .
2. 计算B的协方差矩阵\( C_{nn} = 1/m B^TB \);
3. 计算协方差矩阵C的特征值和特征向量;
4. 选取大的特征值对应的特征向量组成特征矩阵\( D_{nk} \)，\( E_{mk} = B_{mn}D_{nk} \)得到新的降维后的数据集。

http://www.cnblogs.com/haore147/p/3640464.html
这篇博客从映射的角度一步步解释了PCA算法的基本原理。
对向量内积，矩阵，基，方差，协方差这些比较抽象的概念都从映射的角度对它们进行解释，赋予它们几何意义，理解起来就有条有理了。

作者: zouquan 时间: 2015-10-6 21:28
太赞了！我先去看看那个链接，貌似写的挺好。

PCA看来是没有用到类别标签的信息，并且没有给出哪些特征重要，而是对特征加了权重变换出新的特征。
而mRMR是用了类别标签，没有对特征进行组合，只是rank出哪些特征重要，哪些是噪声。

作者: wangjingjing 时间: 2015-10-6 22:20

zouquan 发表于 2015-10-6 21:28
太赞了！我先去看看那个链接，貌似写的挺好。

嗯，找到很多PCA的介绍，都只是讲了算法流程，并没有对底层原理做出解释，这个博客讲得很好，有理有据，一气呵成，看了之后都明白了。
PCA 不是从已有的特征里面选择出某些重要的特征，它通过找出方差最大并且两两之间互相正交的基，把原来的样本在新的基上做变换，生成新的特征，在这个层面上对数据进行了降维。
mRMR没听过

，学习一下

作者: xmubingo 时间: 2015-10-10 13:34
算法不给代码——没图说个XX

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