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【机器学习】降维代码练习

学习 代码
2023-04-18 14:44:02 时间

本课程是中国大学慕课《机器学习》的“降维”章节的课后代码。 课程地址： https://www.icourse163.org/course/WZU-1464096179 课程完整代码： https://github.com/fengdu78/WZU-machine-learning-course 代码修改并注释：黄海广，haiguang2000@wzu.edu.cn

Principal component analysis（主成分分析）

PCA是在数据集中找到“主成分”或最大方差方向的线性变换。它可以用于降维。在本练习中，我们首先负责实现PCA并将其应用于一个简单的二维数据集，以了解它是如何工作的。我们从加载和可视化数据集开始。

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sb
from scipy.io import loadmat

data = pd.read_csv('data/pcadata.csv')
data.head()

X1

X2

0

3.381563

3.389113

1

4.527875

5.854178

2

2.655682

4.411995

3

2.765235

3.715414

4

2.846560

4.175506

X = data.values

fig, ax = plt.subplots(figsize=(12,8))
ax.scatter(X[:, 0], X[:, 1])
plt.show()

PCA的算法相当简单。在确保数据被归一化之后，输出仅仅是原始数据的协方差矩阵的奇异值分解。

def pca(X):
    # normalize the features
    X = (X - X.mean()) / X.std()

    # compute the covariance matrix
    X = np.matrix(X)
    cov = (X.T * X) / X.shape[0]

    # perform SVD
    U, S, V = np.linalg.svd(cov)

    return U, S, V

U, S, V = pca(X)
U, S, V

(matrix([[-0.79241747, -0.60997914],
         [-0.60997914,  0.79241747]]),
 array([1.43584536, 0.56415464]),
 matrix([[-0.79241747, -0.60997914],
         [-0.60997914,  0.79241747]]))

现在我们有主成分（矩阵U），我们可以用这些来将原始数据投影到一个较低维的空间中。对于这个任务，我们将实现一个计算投影并且仅选择顶部K个分量的函数，有效地减少了维数。

def project_data(X, U, k):
    U_reduced = U[:,:k]
    return np.dot(X, U_reduced)

Z = project_data(X, U, 1)

我们也可以通过反向转换步骤来恢复原始数据。

def recover_data(Z, U, k):
    U_reduced = U[:,:k]
    return np.dot(Z, U_reduced.T)

X_recovered = recover_data(Z, U, 1)


fig, ax = plt.subplots(figsize=(12,8))
ax.scatter(list(X_recovered[:, 0]), list(X_recovered[:, 1]))
plt.show()

请注意，第一主成分的投影轴基本上是数据集中的对角线。当我们将数据减少到一个维度时，我们失去了该对角线周围的变化，所以在我们的再现中，一切都沿着该对角线。

我们在此练习中的最后一个任务是将PCA应用于脸部图像。通过使用相同的降维技术，我们可以使用比原始图像少得多的数据来捕获图像的“本质”。

faces = loadmat('data/ex7faces.mat')
X = faces['X']
X.shape

(5000, 1024)

def plot_n_image(X, n):
    """ plot first n images
    n has to be a square number
    """
    pic_size = int(np.sqrt(X.shape[1]))
    grid_size = int(np.sqrt(n))

    first_n_images = X[:n, :]

    fig, ax_array = plt.subplots(nrows=grid_size,
                                 ncols=grid_size,
                                 sharey=True,
                                 sharex=True,
                                 figsize=(8, 8))

    for r in range(grid_size):
        for c in range(grid_size):
            ax_array[r, c].imshow(first_n_images[grid_size * r + c].reshape(
                (pic_size, pic_size)))
            plt.xticks(np.array([]))
            plt.yticks(np.array([]))

练习代码包括一个将渲染数据集中的前100张脸的函数。而不是尝试在这里重新生成，您可以在练习文本中查看他们的样子。我们至少可以很容易地渲染一个图像。

face = np.reshape(X[3,:], (32, 32))

plt.imshow(face)
plt.show()

看起来很糟糕。这些只有32 x 32灰度的图像（它也是侧面渲染，但我们现在可以忽略）。我们的下一步是在面数据集上运行PCA，并取得前100个主要特征。

U, S, V = pca(X)
Z = project_data(X, U, 100)

现在我们可以尝试恢复原来的结构并再次渲染。

X_recovered = recover_data(Z, U, 100)
face = np.reshape(X_recovered[3,:], (32, 32))
plt.imshow(face)
plt.show()

我们可以看到：数据维度减少，但细节并没有怎么损失。

参考

  • Prof. Andrew Ng. Machine Learning. Stanford University

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