19

我有一个大型多维数据集（132 维）。

我是执行数据挖掘的初学者，我想使用 Matlab 应用主成分分析。但是，我看到网上解释了很多功能，但我不明白应该如何应用它们。

基本上，我想应用 PCA 并从我的数据中获取特征向量及其相应的特征值。

在这一步之后，我希望能够根据选择的获得的特征向量对我的数据进行重建。

我可以手动执行此操作，但我想知道是否有任何预定义的函数可以执行此操作，因为它们应该已经过优化。

我的初始数据类似于：size(x) = [33800 132]。所以基本上我有132特征（尺寸）和33800数据点。我想在这个数据集上执行 PCA。

任何帮助或提示都可以。

4

2 回答 2

48

这是一个快速演练。首先，我们创建一个隐藏变量（或“因素”）的矩阵。它有 100 个观测值，并且有两个独立的因素。

>> factors = randn(100, 2);

现在创建一个载荷矩阵。这会将隐藏变量映射到观察到的变量上。假设你观察到的变量有四个特征。那么你的负载矩阵需要是4 x 2

>> loadings = [
      1   0
      0   1
      1   1
      1  -1   ];

这告诉您第一个观察到的变量负载在第一个因素上，第二个负载在第二个因素上，第三个变量负载在因素的总和上，第四个变量负载在因素的差异上。

现在创建您的观察结果：

>> observations = factors * loadings' + 0.1 * randn(100,4);

我添加了少量随机噪声来模拟实验误差。pca现在我们使用统计工具箱中的函数执行 PCA ：

>> [coeff, score, latent, tsquared, explained, mu] = pca(observations);

变量score是主成分分数的数组。这些将通过构造正交，您可以检查 -

>> corr(score)
ans =
    1.0000    0.0000    0.0000    0.0000
    0.0000    1.0000    0.0000    0.0000
    0.0000    0.0000    1.0000    0.0000
    0.0000    0.0000    0.0000    1.0000

该组合score * coeff'将重现您观察的中心版本。mu在执行 PCA 之前减去平均值。要重现您的原始观察结果，您需要将其重新添加，

>> reconstructed = score * coeff' + repmat(mu, 100, 1);
>> sum((observations - reconstructed).^2)
ans =
   1.0e-27 *
    0.0311    0.0104    0.0440    0.3378

要获得原始数据的近似值，您可以开始从计算的主成分中删除列。为了了解要删除哪些列，我们检查explained变量

>> explained
explained =
   58.0639
   41.6302
    0.1693
    0.1366

这些条目告诉您每个主成分解释了多少百分比的方差。我们可以清楚地看到，前两个分量比后两个分量更显着（它们解释了它们之间超过 99% 的差异）。使用前两个分量来重建观察结果给出了 rank-2 近似值，

>> approximationRank2 = score(:,1:2) * coeff(:,1:2)' + repmat(mu, 100, 1);

我们现在可以尝试绘制：

>> for k = 1:4
       subplot(2, 2, k);
       hold on;
       grid on
       plot(approximationRank2(:, k), observations(:, k), 'x');
       plot([-4 4], [-4 4]);
       xlim([-4 4]);
       ylim([-4 4]);
       title(sprintf('Variable %d', k));
   end

在此处输入图像描述

我们几乎完美地再现了原始观察结果。如果我们想要更粗略的近似，我们可以只使用第一个主成分：

>> approximationRank1 = score(:,1) * coeff(:,1)' + repmat(mu, 100, 1);

并绘制它，

>> for k = 1:4
       subplot(2, 2, k);
       hold on;
       grid on
       plot(approximationRank1(:, k), observations(:, k), 'x');
       plot([-4 4], [-4 4]);
       xlim([-4 4]);
       ylim([-4 4]);
       title(sprintf('Variable %d', k));
   end

在此处输入图像描述

这一次的重建不是那么好。那是因为我们故意将我们的数据构建为具有两个因素，而我们只是从其中一个因素中重建它。

请注意，尽管我们构建原始数据的方式与其复制之间存在暗示性的相似性，

>> observations  = factors * loadings'  +  0.1 * randn(100,4);
>> reconstructed = score   * coeff'     +  repmat(mu, 100, 1);

factors与之间score或loadings与之间不一定有任何对应关系coeff。PCA 算法对您的数据的构造方式一无所知——它只是试图尽可能多地解释每个连续分量的总方差。

用户@Mari 在评论中询问她如何将重建误差绘制为主成分数量的函数。使用上面的变量explained非常容易。我将生成一些具有更有趣的因子结构的数据来说明效果 -

>> factors = randn(100, 20);
>> loadings = chol(corr(factors * triu(ones(20))))';
>> observations = factors * loadings' + 0.1 * randn(100, 20);

现在所有的观察都加载在一个重要的共同因素上，而其他因素的重要性逐渐降低。我们可以像以前一样得到 PCA 分解

>> [coeff, score, latent, tsquared, explained, mu] = pca(observations);

并绘制解释方差的百分比如下，

>> cumexplained = cumsum(explained);
   cumunexplained = 100 - cumexplained;
   plot(1:20, cumunexplained, 'x-');
   grid on;
   xlabel('Number of factors');
   ylabel('Unexplained variance')

在此处输入图像描述

于 2012-10-02T11:15:27.560 回答
6

在http://homepage.tudelft.nl/19j49/Matlab_Toolbox_for_Dimensionality_Reduction.html你有一个非常好的降维工具箱 除了 PCA，这个工具箱还有很多其他的降维算法。

做 PCA 的例子：

Reduced = compute_mapping(Features, 'PCA', NumberOfDimension);
于 2012-10-02T16:17:21.780 回答