机器学习——聚类分析和主成分分析
机器学习——聚类分析和主成分分析
在机器学习中，非监督性学习主要用来分类。其中重要的两种就是聚类分析和主成分分析。这两类算法在数据压缩和数据可视化方面有着广泛的应用。
所谓无监督学习是指训练集里面只有点\(\{x^{(1)},x^{(2)},\ldots,x^{(m)}\}\)，没有对应的性质标签\(y\)。所以非监督性学习的目的不再是预测，而是分类。
一、聚类分析
经典的聚类分析算法是K-mean算法。K是类的数目，mean是均值。
1. K-mean算法
- 1.给定训练集\(\{x^{(1)},x^{(2)},\ldots,x^{(m)}\},x^{(i)} \in R^n\)，随机选取\(k\)个聚类的质心点，记为\(u_1,u_2,\ldots,u_k \in R^n\)
- 2.重复下面过程知道算法收敛{
对于每一个样例\(i\),计算与它距离最近的质心点，并记下相应中心的编号。
\[c^{(i)}:=arg \min \limits_{j} ||x^{(i)}-u_j||^2
\]
\]
对于每一类$j$，重新计算对应的质心
\[u_j:=\frac{\sum \limits_{i=1}^{m}1 \{c^{(i)}=j \}x^{(i)}}{\sum \limits_{i=1}^{m}1 \{c^{(i)}=j\}}
\]
\]
}
注意：在处理前，先将数据作规范化处理
2. 如何选取起点
与选取随机点相比，随机选取数据点作为质心更加合理。另外，因为K-means算法可能收敛到局部最优点，所以一般采取多次外循环，求得一系列的结果，然后选取结果中\(J（c,u）\)最小的一个。\(J（c,u）\)的定义如下：
\[J（c,u）= {1 \over m}\sum \limits _{i=1}^{m}||x^{(i)}-u_{c^{(i)}}||^2
\]
\]
3. 如何决定分类个数
关于分类个数的选取，一般是根据需求人工选择的。选择时一般考虑分类的目的是什么，然后根据更好地实现目的进行选择。
其次，有一种可以参考的分类方法，叫做“肘部法则”。如下图所示，一般选取斜率从大到小急剧变化那一点。但有时，也会有斜率一直缓慢变化的情况。
4. 应用
聚类分析可以用于数据压缩。具体思路就是将图片内所有的像素点分成K类，每一类的颜色设置成一个值。下面是例子，将原来的颜色压缩成了16个，仍然可以辨认出图像。
二、主成分分析（PCA）
1.算法步骤
- 1.数据规范化。将数据规范为均值为0，方差为1的数据。
- 2.求解协方差矩阵。
\[\Sigma {\rm{ = }}{1 \over {\rm{m}}}{X^T}X
\]
\]
- 3.对下方差矩阵进行SVD分解。
\[[U, S, V] = svd(\Sigma)
\]
\]
- 4.数据投影。
\[Z=XU(:,1:K)
\]
\]
- 5.数据恢复
\[X_{rec}=ZU(:,1:K)^T
\]
\]
2.算法原理
PCA的算法原理是基于SVD分解的一种算法。根据SVD分解中奇异值是从大到小排列，只选取前K项最大值，对原信号进行相应的变换。将相当于N维空间到K维空间的投影。
其中，K值的选取需要满足\(\frac{\sum \limits_{i=1}^{K}S_{ii}}{\sum \limits_{i=1}^{N}S_{ii}} \ge 99 \%\)。
3.应用举例
- 数据压缩。数据压缩可用来存储数据、加快算法速度。
- 数据可视化。一般设法将数据降到2维或者3维，以便可视化。
下面例子是一个利用PCA算法来提取脸部特征后结果图。这些脸部特征可以用来进行面部识别。
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