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用降維方法解讀數(shù)據(jù)分析
2016-07-26
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用降維方法解讀數(shù)據(jù)分析

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出規(guī)模大、維度高、結(jié)構(gòu)復(fù)雜等特性，人們收集和獲得數(shù)據(jù)的能力也逐漸增強(qiáng)。如何充分利用海量數(shù)據(jù)、挖掘其中有價值的知識和內(nèi)容以指導(dǎo)實(shí)際生產(chǎn)是科研人員、工程技術(shù)人員及各管理層領(lǐng)導(dǎo)所研究及關(guān)注的焦點(diǎn)。數(shù)據(jù)降維能夠加快算法執(zhí)行的速度，同時也能提高分析模型的性能，降低數(shù)據(jù)的復(fù)雜度，緩解“信息豐富、知識貧乏”的現(xiàn)狀。


1. 主成分分析

主成分分析(PCA：Principal Component Analysis)是最常用的線性降維方法，它是通過正交變換將高維的數(shù)據(jù)映射到低維的空間中，并期望在所投影的維度上達(dá)到數(shù)據(jù)方差最大的效果。主成分分析在降維時只需要保留前m(m

2. 反向特征消除

在這個方法中，每進(jìn)行一次降維操作，都采用n-1個特征對分類器訓(xùn)練n次，得到新的 n 個分類器。將新分類器中錯分率變化最小的分類器所用的 n-1 維特征作為降維后的特征集。并且不斷地對該過程進(jìn)行迭代，最終便可得到降維后的結(jié)果。

3.前向特征構(gòu)造

前向特征構(gòu)建與反向特征消除是互逆過程。前向特征從1個特征開始構(gòu)造，每次進(jìn)行訓(xùn)練時，都會添加一個讓分類器性能幅度提升最大的特征。由于前向特征構(gòu)造和反向特征消除操作起來較為耗時，因此它們通常用于輸入維數(shù)相對較低的數(shù)據(jù)集。

4. 缺失值比率

當(dāng)一組數(shù)據(jù)存在太多缺失值導(dǎo)致有用的信息較少時，可以用到缺失值比率這一方法來進(jìn)行降維，可以把數(shù)據(jù)列中缺失值大于某個閾值(可自行設(shè)定)的列去掉。閾值越高，降維方法則會更便捷，降維越少。

5. 高相關(guān)濾波

高相關(guān)濾波的原理是：當(dāng)兩列數(shù)據(jù)的變化趨勢相近時，它們所包含的信息也相似。這樣一來，相似列中的其中一列便可滿足機(jī)器學(xué)習(xí)模型。數(shù)值列之間的相似性可以通過計(jì)算相關(guān)系數(shù)來表示，名詞列的相關(guān)系數(shù)可以通過計(jì)算皮爾遜卡方值來表示。相關(guān)系數(shù)大于某個閾值的兩列只保留一列。由于其相關(guān)系數(shù)對范圍敏感，所以同主成分分析類似，在計(jì)算之前也需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理。

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