前言：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)有關(guān)算法內(nèi)容，人工智能之機(jī)器學(xué)習(xí)主要有三大類：1）分類；2）回歸；3）聚類。今天我們重點(diǎn)探討一下PCA算法。

PCA（主成分分析）是十大經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法之一。PCA是Pearson在1901年提出的，后來由Hotelling在1933年加以發(fā)展提出的一種多變量的統(tǒng)計(jì)方法。

對(duì)于維數(shù)比較多的數(shù)據(jù)，首先需要做的事就是在盡量保證數(shù)據(jù)本質(zhì)的前提下將數(shù)據(jù)中的維數(shù)降低。降維是一種數(shù)據(jù)集預(yù)處理技術(shù)，往往在數(shù)據(jù)應(yīng)用在其他算法之前使用，它可以去除掉數(shù)據(jù)的一些冗余信息和噪聲，使數(shù)據(jù)變得更加簡單高效，從而實(shí)現(xiàn)提升數(shù)據(jù)處理速度的目的，節(jié)省大量的時(shí)間和成本。降維也成為了應(yīng)用非常廣泛的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法。目前處理降維的技術(shù)有很多種，如SVD奇異值分解，主成分分析（PCA），因子分析（FA），獨(dú)立成分分析（ICA）等。今天重點(diǎn)介紹主成分分析（PCA）。

PCA（主成分分析）算法目的是在“信息”損失較小的前提下，將高維的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到低維，通過析取主成分顯出的最大的個(gè)別差異，也可以用來削減回歸分析和聚類分析中變量的數(shù)目，從而減小計(jì)算量。

PCA（主成分分析）通常用于高維數(shù)據(jù)集的探索與可視化，還可以用于數(shù)據(jù)壓縮，數(shù)據(jù)預(yù)處理等。

PCA（PrincipalComponent Analysis）主成分分析，也稱為卡爾胡寧－勒夫變換（Karhunen－Loeve Transform），是一種用于探索高維數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的技術(shù)。

PCA是一種較為常用的降維技術(shù)，PCA的思想是將維特征映射到維上，這維是全新的正交特征。這維特征稱為主元，是重新構(gòu)造出來的維特征。在PCA中，數(shù)據(jù)從原來的坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換到新的坐標(biāo)系下，新的坐標(biāo)系的選擇與數(shù)據(jù)本身是密切相關(guān)的。第一個(gè)新坐標(biāo)軸選擇的是原始數(shù)據(jù)中方差最大的方向，第二個(gè)新坐標(biāo)軸選擇和第一個(gè)坐標(biāo)軸正交且具有最大方差的方向。該過程一直重復(fù)，重復(fù)次數(shù)為原始數(shù)據(jù)中特征的數(shù)目。大部分方差都包含在最前面的幾個(gè)新坐標(biāo)軸中。因此，可以忽略余下的坐標(biāo)軸，即對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理。

PCA算法本質(zhì)就是找一些投影方向，使得數(shù)據(jù)在這些投影方向上的方差最大，而且這些投影方向是相互正交的。這其實(shí)就是找新的正交基的過程，計(jì)算原始數(shù)據(jù)在這些正交基上投影的方差，方差越大，就說明在對(duì)應(yīng)正交基上包含了更多的信息量。原始數(shù)據(jù)協(xié)方差矩陣的特征值越大，對(duì)應(yīng)的方差越大，在對(duì)應(yīng)的特征向量上投影的信息量就越大。反之，如果特征值較小，則說明數(shù)據(jù)在這些特征向量上投影的信息量很小，可以將小特征值對(duì)應(yīng)方向的數(shù)據(jù)刪除，從而達(dá)到了降維的目的。

PCA把可能具有相關(guān)性的高維變量合成線性無關(guān)的低維變量，稱為主成分（ principal components）。新的低維數(shù)據(jù)集會(huì)盡可能保留原始數(shù)據(jù)的變量。

簡而言之，PCA本質(zhì)上是將方差最大的方向作為主要特征，并且在各個(gè)正交方向上將數(shù)據(jù)“離相關(guān)”，也就是讓它們?cè)诓煌环较蛏蠜]有相關(guān)性。

1、樣本“信息量”

樣本的“信息量”指的是樣本在特征方向上投影的方差。方差越大，則樣本在該特征上的差異就越大，因此該特征就越重要。在分類問題里，樣本的方差越大，越容易將不同類別的樣本區(qū)分開。

2、方差

希望投影后投影值盡可能分散，而這種分散程度，可以用數(shù)學(xué)上的方差來表述。在統(tǒng)計(jì)描述中，方差用來計(jì)算每一個(gè)變量（觀察值）與總體均數(shù)之間的差異。此處，一個(gè)字段的方差可以看做是每個(gè)元素與字段均值的差的平方和的均值，即：

3、協(xié)方差

對(duì)于二維降成一維的問題來說，找到使得方差最大的方向就可以了。但是對(duì)于更高維的問題，需要用到協(xié)方差來表示其相關(guān)性。即：

1）最大方差理論。

2）最小錯(cuò)誤理論。

3）坐標(biāo)軸相關(guān)度理論。

1）去平均值，即每一位特征減去各自的平均值；

2）計(jì)算協(xié)方差矩陣；

3）計(jì)算協(xié)方差矩陣的特征值與特征向量；

4）對(duì)特征值從大到小排序；

5）保留最大的個(gè)特征向量；

6）將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到個(gè)特征向量構(gòu)建的新空間中。

1） 最近重構(gòu)性：樣本集中所有點(diǎn)，重構(gòu)后的點(diǎn)距離原來的點(diǎn)的誤差之和最小。
        2） 最大可分性：樣本在低維空間的投影盡可能分開。

1）使得數(shù)據(jù)集更易使用；

2）降低算法的計(jì)算開銷；

3）去除噪聲；

4）使得結(jié)果容易理解；

5）完全無參數(shù)限制。

1）    如果用戶對(duì)觀測對(duì)象有一定的先驗(yàn)知識(shí)，掌握了數(shù)據(jù)的一些特征，卻無法通過參數(shù)化等方法對(duì)處理過程進(jìn)行干預(yù)，可能會(huì)得不到預(yù)期的效果，效率也不高；

2）    特征值分解有一些局限性，比如變換的矩陣必須是方陣；

3）    在非高斯分布情況下，PCA方法得出的主元可能并不是最優(yōu)的。

PCA算法已經(jīng)被廣泛的應(yīng)用于高維數(shù)據(jù)集的探索與可視化，還可以用于數(shù)據(jù)壓縮，數(shù)據(jù)預(yù)處理等領(lǐng)域。在機(jī)器學(xué)習(xí)當(dāng)中應(yīng)用很廣，比如圖像，語音，通信的分析處理。PCA算法最主要的用途在于“降維”，去除掉數(shù)據(jù)的一些冗余信息和噪聲，使數(shù)據(jù)變得更加簡單高效，提高其他機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)的計(jì)算效率。

PCA是一種常用的數(shù)據(jù)分析方法。PCA通過線性變換將原始數(shù)據(jù)變換為一組各維度線性無關(guān)的表示，可用于識(shí)別和提取數(shù)據(jù)的主要特征分量，通過將數(shù)據(jù)坐標(biāo)軸旋轉(zhuǎn)到數(shù)據(jù)角度上那些最重要的方向（方差最大）；然后通過特征值分析，確定出需要保留的主成分個(gè)數(shù)，舍棄其他非主成分，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的降維。降維使數(shù)據(jù)變得更加簡單高效，從而實(shí)現(xiàn)提升數(shù)據(jù)處理速度的目的，節(jié)省大量的時(shí)間和成本。降維也成為了應(yīng)用非常廣泛的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法。PCA算法已經(jīng)被廣泛的應(yīng)用于高維數(shù)據(jù)集的探索與可視化，還可以用于數(shù)據(jù)壓縮，數(shù)據(jù)預(yù)處理，圖像，語音，通信的分析處理等領(lǐng)域。