PCA

Study

发布日期: 2023-09-19

更新日期: 2024-11-10

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PCA

Question

In this part of the exercise, you will run PCA on face images to see how it can be used in practice for dimension reduction.

理论基础

PCA是利用矩阵向量的数学知识对目标数据进行降维的操作。比如以汽车为单位进行机器学习，车长，车高往往有较大变化，但车宽变化较小。我们就可以将原来多个轴映射到一条新轴上，实现对数据向量个数的削减。PCA在许多年前能广泛运用于机器学习算法的加速，那时计算机能容纳的数据量有限，运算速度也相对较慢，利用PCA对数据降维可以很好地实现机器学习。但随着时代的发展，现在已经不需要用PCA就能实现对数据的加工处理，加上PCA反而会导致数据一定程度上的损失。现阶段，PCA虽然已不能在学习算法中举足轻重，但我们依然可以利用PCA将数据可视化。因为绘制高维图像是不可能的，利用PCA将数据维度降低到立体空间或者平面，是一种很好的可视化操作。这里通过对图片数据进行PCA降维，来直观展现降维对于数据整体的影响。

数据读取处理

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import numpy as np
import scipy.io as sio
import matplotlib.pyplot as plt

mat=sio.loadmat('PCA.mat')
X=mat['X']
X.shape
(5000, 1024)

def plot_100_image(X):
    fig,axs=plt.subplots(ncols=10,nrows=10,figsize=(10,10))
    for c in range(10):
        for r in range(10):        
            axs[c,r].imshow(X[10*c+r].reshape(32,32).T,cmap='Greys_r')
            axs[c,r].set_xticks([])
            axs[c,r].set_yticks([])

1	plot_100_image(X)

png

数据降维操作

means=np.mean(X,axis=0)
X_demean=X-means
C=X_demean.T@X_demean
U,S,V=np.linalg.svd(C)

U1=U[:,:36]
X_reduction=X_demean@U1
X_reduction.shape
(5000, 36)

X_recover=X_reduction@U1.T+means