PCA数据降维

Principal Component Analysis

算法优缺点：

• 优点：降低数据复杂性，识别最重要的多个特征
• 缺点：不一定需要，且可能损失有用的信息
• 适用数据类型：数值型数据

算法思想：

降维的好处：

• 使得数据集更易使用
• 降低很多算法计算开销
• 去除噪声
• 使得结果易懂

主成分分析（principal component analysis，PCA）的思想是将数据转换到新的坐标系，这个坐标系的选择是由数据本身决定的，第一维是原始数据中方差最大的方向，第二个是与第一维正交且方差最大的，一直重复。。。
主成分分析中使用数据集的协方差矩阵和特征值分析来获得。

函数：

pca(dataMat, topNfeat=999999)
由于主成分分析基本上可以说是算个矩阵的问题，而numpy在这方面又帮我们做好了，所以函数很简单，就是先去平均值，然后计算协方差矩阵和其特征值，最后选出最大的topNfeat个，最后用这些特征向量将源数据转到新的空间。当然使用的时候有两种方式，一种是跟限定个数，另一种则是通过数据压缩比来完成的。

1. #coding=utf-8
   from numpy import *
   def loadDataSet(filename, delim='	'):
       fr = open(filename)
       stringArr = [line.strip().split(delim) for line in fr.readlines()]
       datArr = [map(float,line) for line in stringArr]
       return mat(datArr)
       
   def pca(dataMat, topNfeat=999999):
       meanVals = mean(dataMat, axis=0)
       meanRemoved = dataMat - meanVals
       covMat = cov(meanRemoved, rowvar=0)
       eigVals, eigVects = linalg.eig(mat(covMat))
       eigValInd = argsort(eigVals)
       eigValInd = eigValInd[:-(topNfeat+1):-1]
       redEigVects = eigVects[:,eigValInd]
       lowDDataMat = meanRemoved * redEigVects
       reconMat = (lowDDataMat * redEigVects.T) + meanVals
       return lowDDataMat, reconMat 
       
   def main():
       dataMat = loadDataSet('testSet.txt')
       lowDMat, reconMat = pca(dataMat, 1)
       print shape(lowDMat)
       
   if __name__ == '__main__':
       main()

 

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