数据降维-主成分分析（PCA）

转载自:https://blog.csdn.net/u_say2what/article/details/89191574
 

 主成分分析（PCA）是一种比较经典的降维方法，它的思想主要是将数据映射到低维空间时使得数据在低维空间的方差最大。算法如下：

 python代码如下，我主要使用了两种方法特征值分解和奇异值分解。
 

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.utils.extmath import svd_flip
class PCA:
    def __init__(self,dim,Decomposition="eig"):
        self.Decom_method=Decomposition
        self.dim=dim
    def fit(self,X):
        self.input=X
        return self
    def transform(self):
        original_dim=self.input.shape[1]
        #样本中心化
        sample_mean=np.mean(self.input,axis=0).reshape((1,original_dim))
        center=self.input-sample_mean
        if self.Decom_method=="eig":
            Covariance_mat=center.T.dot(center)
            eigvalue,eigvector=np.linalg.eig(Covariance_mat)
            project_matrix=eigvector[:,:self.dim]
            project_data=center.dot(project_matrix)
        elif self.Decom_method=="svd":
            U,D,V=np.linalg.svd(center)
            U=-U#强制翻转符号，保证输出一致，sklearn中使用的svd_flip来做的，不然老是和特征分解的差一个符号
            #UDV=(-U)D(-V)
            D=np.diag(D)
            project_data=U[:,:self.dim].dot(D[:self.dim,:self.dim])
        return project_data
x=np.array([[2,2,2],[2,2,3],[9,4,9],[10,4,9],[3,45,23],[3,44,23]])
pca=PCA(dim=2,Decomposition="svd")
pca.fit(x)
data=pca.transform()
print(data)
plt.scatter(data[:,0],data[:,1])
plt.show()

为了检验试验效果，我们故意制造了三对分别在三个数据轴差1的数据，映射到二维之后，我们可以看到他们之间的距离得到了维持。