如何實(shí)現(xiàn)降維處理(R語言)

現(xiàn)實(shí)世界中數(shù)據(jù)一般都是復(fù)雜和高維的，比如描述一個(gè)人，有姓名、年齡、性別、受教育程度、收入、地址、電話等等幾十種屬性，如此多的屬性對于數(shù)據(jù)分析是一個(gè)嚴(yán)重的挑戰(zhàn)，除了極大增加建模的成本和模型的復(fù)雜度，往往也會(huì)導(dǎo)致過擬合問題，因此在實(shí)際處理過程中，一些降維的方法是必不可少，其中用的比較多的有主成分分析(PCA)、奇異值分解(SVD)、特征選擇(Feature Select)，本文將對PCA和SVD作簡單的介紹，并力圖通過案例加深對這兩種降維方法的理解。
1 主成分分析PCA
1.1 R語言案例
在R語言中PCA對應(yīng)函數(shù)是princomp，來自stats包。以美國的各州犯罪數(shù)據(jù)為對象進(jìn)行分析，數(shù)據(jù)集USArrests在graphics包中。

    > library(stats) ##princomp
    > head(USArrests)
               Murder Assault UrbanPop Rape
    Alabama      13.2     236       58 21.2
    Alaska       10.0     263       48 44.5
    Arizona       8.1     294       80 31.0
    > summary(pc.cr <- princomp(USArrests, cor = TRUE))
    ##每個(gè)主成分對方差的貢獻(xiàn)比例，顯然Comp.1 +  Comp2所占比例超過85%，因此能夠用前兩個(gè)主成分來表示整個(gè)數(shù)據(jù)集，也將數(shù)據(jù)從4維降到兩維
    Importance of components:
                              Comp.1    Comp.2    Comp.3     Comp.4
    Standard deviation     1.5748783 0.9948694 0.5971291 0.41644938
    Proportion of Variance 0.6200604 0.2474413 0.0891408 0.04335752
    Cumulative Proportion  0.6200604 0.8675017 0.9566425 1.00000000
    接下來查看每個(gè)特征在主成分中所在的比例
    > loadings(pc.cr)
    Loadings:
             Comp.1 Comp.2 Comp.3 Comp.4
    Murder   -0.536  0.418 -0.341  0.649
    Assault  -0.583  0.188 -0.268 -0.743
    UrbanPop -0.278 -0.873 -0.378  0.134
    Rape     -0.543 -0.167  0.818      
                   Comp.1 Comp.2 Comp.3 Comp.4
    SS loadings      1.00   1.00   1.00   1.00
    Proportion Var   0.25   0.25   0.25   0.25
    Cumulative Var   0.25   0.50   0.75   1.00
    根據(jù)以上數(shù)據(jù)可很容易轉(zhuǎn)換為幾個(gè)數(shù)學(xué)等式：
    Comp1 = -0.536 * Murder + (-0.583) * Assault + (-0.278)*UrbanPop + (-0.543)* Rape
    Comp2 = 0.418 * Murder + 0.188 * Assault + (-0.873)*UrbanPop + (-0.167)* Rape
    可以用Comp1、Comp2兩個(gè)維度的數(shù)據(jù)來表示各州，在二維圖上展現(xiàn)各州個(gè)聚類關(guān)系。
    > head(pc.cr$scores) ##scores包含有各州在四個(gè)主成分的得分
                        Comp.1      Comp.2      Comp.3       Comp.4
    Alabama        -0.98556588  1.13339238 -0.44426879  0.156267145
    Alaska         -1.95013775  1.07321326  2.04000333 -0.438583440
    Arizona        -1.76316354 -0.74595678  0.05478082 -0.834652924
    Arkansas        0.14142029  1.11979678  0.11457369 -0.182810896
    California     -2.52398013 -1.54293399  0.59855680 -0.341996478
    ##將前兩個(gè)Comp提取出來，轉(zhuǎn)換為data.frame方便會(huì)面繪圖
    > stats.arrests <- data.frame(pc.cr$scores[, -c(3:4)])
    > head(stats.arrests)
                   Comp.1     Comp.2
    Alabama    -0.9855659  1.1333924
    Alaska     -1.9501378  1.0732133
    Arizona    -1.7631635 -0.7459568
    > library(ggplot2)
    ##展現(xiàn)各州的分布情況，觀察哪些州比較異常，哪些能夠進(jìn)行聚類
    > ggplot(stats.arrests, aes(x = Comp.1, y = Comp.2)) +
    + xlab("First Component") + ylab("Second Component") +
    + geom_text(alpha = 0.75, label = rownames(stats.arrests), size = 4)

有興趣的同學(xué)還可以，分析南北各州在犯罪數(shù)據(jù)上的迥異。
1.2 PCA理論基礎(chǔ)
經(jīng)過上一小節(jié)對PCA的簡單應(yīng)用，應(yīng)該可以體會(huì)到PCA在降維處理上的魅力，下面簡單介紹PCA的理論基礎(chǔ)，對于更好的理解和應(yīng)用PCA會(huì)非常有幫助。
PCA本質(zhì)就是將數(shù)據(jù)投影在眾多正交向量上，根據(jù)投影后數(shù)據(jù)的方差大小，說明向量解釋數(shù)據(jù)的程度，方差越大，解釋的程度越大。以下圖為例，數(shù)據(jù)投影在向量u的方差明顯最大，因此u向量作為第一主成分，與u向量正交的v向量，作為第二主成分。
 
Nd = dim(data) 代表數(shù)據(jù)的維數(shù)， Sc = num(Comp)代表主成分的個(gè)數(shù)(Nd = Sc ),在實(shí)際情況中，往往取前k << Nd個(gè)主成分便能解釋數(shù)據(jù)的方差程度超過90%，因此能夠在只丟失少量消息的情況，達(dá)到大規(guī)模減少數(shù)據(jù)維度的效果，無論對于建立模型、提升性能、減少成本都有很大的意義。
從某種意義上講，PCA只是將很多相互間存在線性關(guān)系的特征，轉(zhuǎn)換成新的、相互獨(dú)立的特征，從而減少特征數(shù)量。對此，它需要借助特征值來找到方差最大的主成分，每一個(gè)特征值對應(yīng)一個(gè)特征向量，特征值越大，特征向量解釋數(shù)據(jù)矩陣的方差的程度越高。因此，只需要將特征值從大到小排列，取出前k個(gè)特征向量，便能確定k個(gè)最重要的主成分。
PCA算法通常包括如下5個(gè)步驟：
A 平均值歸一化，減去每個(gè)特征的平均值，保證歸一化后的數(shù)據(jù)平均值為0
B 計(jì)算協(xié)方差矩陣，每兩個(gè)特征之間的協(xié)方差
C 計(jì)算協(xié)方差矩陣的特征向量和特征值
D 將特征向量根據(jù)對應(yīng)的特征值大小降序排列，特征向量按列組成FeatureVector = (eig_1, eig_2, …,eig_n)
E RowFeatureVector = t(FeatureVector) (轉(zhuǎn)置)，eig_1變?yōu)榈谝恍?，RowDataAdjusted = t(DataAdjusted), 特征行變?yōu)榱?，得到最終的數(shù)據(jù)。
    FinalData = RowFeatureVector X RowDataAdjusted
從維度變化的角度出發(fā)
協(xié)方差矩陣：n x n  , FeatureVector: n x n，RowFeatureVector：n x n,  n為特征數(shù)量
DataAdjusted：m x n, RowDataAdjusted: n x m
取前k個(gè)特征向量, RowFeatureVector：k x n
那么FinalData: k x m， 這樣便實(shí)現(xiàn)維度的降低。
2  奇異值分解(SVD)
2.1 案例研究
我們通過一張圖片的處理來展示奇異值分解的魅力所在，對于圖片的處理會(huì)用到R語言中raster和jpeg兩個(gè)包。
    ##載入圖片，并且顯示出來
    > library(raster)
    Loading required package: sp
    > library(jpeg)
    > raster.photo <- raster("Rlogo.jpg")
    > photo.flip <- flip(raster.photo, direction = "y")
    ##將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為矩陣形式
    > photo.raster <- t(as.matrix(photo.flip))
    > dim(photo.raster)
    [1] 288 196
    > image(photo.raster, col = grey(seq(0, 1, length = 256)))  ##灰化處理

    ##奇異值進(jìn)行分解
    > photo.svd <- svd(photo.raster)
    > d <- diag(photo.svd$d)
    > v <- as.matrix(photo.svd$v)
    > u <- photo.svd$u
    取第一個(gè)奇異值進(jìn)行估計(jì)，如下左圖
    > u1 <- as.matrix(u[, 1])
    > d1 <- as.matrix(d[1, 1])
    > v <- as.matrix(v[, 1])
    > photo1 <- u1 %*% d1 %*% t(v)
    > image(photo1, col = grey(seq(0, 1, length = 256)))

取前五十個(gè)奇異值進(jìn)行模擬，基本能還原成最初的模樣，如上右圖

    > u2 <- as.matrix(u[, 1:50])
    > d2 <- as.matrix(d[1:50, 1:50])
    > v2 <- as.matrix(v[, 1:50])
    > photo2 <- u2 %*% d2 %*% t(v2)
    > image(photo2, col = grey(seq(0, 1, length = 256)))
當(dāng)我們嘗試用更多的奇異值模擬時(shí)，會(huì)發(fā)現(xiàn)效果越來來越好，這就是SVD的魅力，對于降低數(shù)據(jù)規(guī)模、提高運(yùn)算效率、節(jié)省存儲(chǔ)空間有著非常棒的效果。原本一張圖片需要288 X 196的存儲(chǔ)空間，經(jīng)過SVD處理后，在保證圖片質(zhì)量的前提下，只需288 X 50 + 50 X 50 + 196 X 50的存儲(chǔ)空間僅為原來的一半。
2.1 SVD理論基礎(chǔ)
SVD算法通過發(fā)現(xiàn)重要維度的特征，幫助更好的理解數(shù)據(jù)，從而在數(shù)據(jù)處理過程中減少不必要的屬性和特征，PCA(主成分分析)只是SVD的一個(gè)特例。PCA針對的正方矩陣(協(xié)方差矩陣)，而SVD可用于任何矩陣的分解。
對于任意m x n矩陣A，都有這樣一個(gè)等式
              Am x n  = Um x r Sr x r VTn x r
U的列稱為左奇異向量，V的列稱為右奇異向量，S是一個(gè)對角線矩陣，對角線上的值稱為奇異值, r = min(n, m)。U的列對應(yīng)AAT的特征向量，V的列則是ATA的特征向量，奇異值是AAT和ATA共有特征值的開方。由于A可能不是正方矩陣，因此無法利用得到特征值和特征向量，因此需要進(jìn)行變換，即AAT(m x m)和ATA(n x n)，這樣就可以計(jì)算特征向量和特征值了。
              A = USVT    AT = VSUT
    AAT = USVT VSUT = US2UT
    AAT U = U S2
同樣可以推導(dǎo)出：         ATA V = V S2
總結(jié)下來，SVD算法主要有六步：
A 、計(jì)算出AAT
B 、計(jì)算出AAT的特征向量和特征值
C、計(jì)算出ATA
D 、計(jì)算出ATA的特征向量和特征值
E、計(jì)算ATA和ATA共有特征值的開方
F、計(jì)算出U、 S、 V