主成成分分析（PCA降维）

什么是主成分分析

主成分分析是多元线性统计里面的概念，它的英文是Principal Components Analysis，简称PCA。主成分分析旨在降低数据的维数，通过保留数据集中的主要成分来简化数据集。简化数据集在很多时候是非常必要的，因为复杂往往就意味着计算资源的大量消耗。通过对数据进行降维，我们就能在不较大影响结果的同时，减少模型学习时间

主成分分析的数学基原理非常简单，通过对协方差矩阵进行特征分解，从而得出主成分（特征向量）与对应的权值（特征值）。然后剔除那些较小特征值（较小权值）对应的特征，从而达到降低数据维数的目的

PCA方法使用

介绍一下scikit-learn中PCA方法的参数定义及简单使用，这是完成PCA主成分分析的基础

from sklearn.decomposition import PCA
model = PCA(n_components = None, copy = True, whiten = False, svd_solver = 'auto')

• n_components表示需要保留主成分（特征）的数量
• copy=表示针对原始数据降维还是针对原始数据副本降维，False表示针对原始数据
• whiten=白化表示将特征之间的相关性降低，并使得每个特征具有相同的方差
• svd_solver=表示奇异值分解SVD的方法。有4个参数，分别是：auto、full、arpack、randomized

在使用 PCA 降维时，通常也会使用到PCA.fit()方法。.fit()是scikit-learn训练模型的通用方法，但是该方法本身返回的是模型的参数。所以，通常我们会使用PCA.fit_transform()方法直接返回降维后的数据结果

import numpy as np
from sklearn.decomposition import PCA
data = np.array([
    [1,2],
    [3,4],
    [5,6],
    [7,8]
]) # Create 2-dimensional array
new_data = PCA(n_components = 1).fit_transform(data) # Reduces dimensions to 1 and returns a value
print(data) # Output raw data
print(new_data) # Output the data after dimension reduction

输出结果如下：

[[1 2]
 [3 4]
 [5 6]
 [7 8]]
[[ 4.24264069]
 [ 1.41421356]
 [-1.41421356]
 [-4.24264069]]

手写数字识别聚类

手写数字数据集可以直接通过scikit-learn导入，无需外部下载，先输出前5张图像预览一下

from sklearn import datasets # Import Dataset package
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

# Load Datasets
digits_data = datasets.load_digits()

# Draw a grayscale map of the first five handwritten Numbers in the datasets
for index, image in enumerate(digits_data.images[:5]):
    plt.subplot(2, 5, index + 1)
    plt.imshow(image, cmap = plt.cm.gray_r, interpolation = 'nearest')

plt.show()

输出结果

应该能大致看出，上面的5张图像依次为0、1、2、3、4

首先导入常用的numpy数值计算模块和matplotlib绘图模块。由于原数据集维度高达64，所以这里需要进行PCA降维

from sklearn import decomposition
from sklearn.cluster import KMeans

# Load datasets
digits_data = datasets.load_digits()
X = digits_data.data
y = digits_data.target

# PCA Reduce the data to 2 dimensions
model = decomposition.PCA(n_components = 2)
reduce_data = model.fit_transform(X)

接下来，将降维后的数据聚为10类，并将聚类后的结果，聚类中心点，聚类决策边界绘制出来

# create K-Means model & input data
model = KMeans(n_clusters = 10)
model.fit(reduce_data)

# Calculate the decision boundary in the clustering process
x_min, x_max = reduce_data[:, 0].min() - 1, reduce_data[:, 0].max() + 1
y_min, y_max = reduce_data[:, 1].min() - 1, reduce_data[:, 1].max() + 1
xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, .05), np.arange(y_min, y_max, .05))

result = model.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])

# Draws the decision boundary
result = result.reshape(xx.shape)
plt.figure(figsize = (10, 5))
plt.contourf(xx, yy, result, cmap = plt.cm.Greys)
plt.scatter(reduce_data[:, 0], reduce_data[:, 1], c = y, s = 15)

# Draw the cluster center point
center = model.cluster_centers_
plt.scatter(center[:, 0], center[:, 1], marker = 'p', linewidths = 2, 
            color = 'b', edgecolors = 'w', zorder = 20)
# image paramters setting
plt.xlim(x_min, x_max)
plt.ylim(y_min, y_max)

结果如下图

图中，不同的色块区域代表一类，色块的颜色没有意义，只表示类别。散点代表数据，散点的颜色表示数据原始类别。虽然原始数据已经从64维降为2维，但某几个数字依旧有明显的成团现象。可以尝试降为3维，再进行聚类