【周末AI课堂】线性降维方法（代码篇）| 机器学习你会遇到的“坑”
AI课堂开讲，就差你了！
很多人说，看了再多的文章，可是没有人手把手地教授，还是很难真正地入门AI。为了将AI知识体系以最简单的方式呈现给你，芯君邀请AI专业人士开设“周末学习课堂”——每周就AI学习中的一个重点问题进行深度分析，课程会分为理论篇和代码篇，理论与实操，一个都不能少！
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全文共2128字，预计学习时长5分钟
大家好呀，本周第二节课开始。
在前几周的时间里，我们讨论的过拟合、特征选择代码篇中，利用的数据都是关于典型的回归问题。但在降维过程中，为了方便做可视化，采用的数据是分类的数据，从而可以在特征空间里，直接观察不同类别标记样本的离散程度，来定性地认识降维方法的效果。
我们会通过对特征空间做可视化来阐述降维的主要意义。降维会缩减特征空间的维数，新的特征将是原始特征的线性组合（线性降维），降维不仅使得模型的复杂度降低，还可以提高模型的可解释性。比如对数据进行分类的任务，经过降维，在新的特征空间中，分类很可能更容易进行。
我们选用两个典型的分类数据：
1.sklearn的IRIS数据，它有150个样本，4个特征（sepal length，sepal width ，petal length ，petal width ），总共分为三类（Setosa ，Versicolor，Virginica）。
2.sklearn的wine数据，它有178个样本，13个特征（Alcohol ，Malic acid ，Ash等），总共分为三类。
对于 IRIS，我们选取其中的三个特征，可以在特征空间中看到数据的分布：
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from sklearn import datasets
data=datasets.load_iris()
X=data['data']
y=data['target']
ax = Axes3D(plt.figure())
for c,i,target_name in zip('rgb',[0,1,2],data.target_names):
ax.scatter(X[y==i ,0], X[y==i, 1], X[y==i,2], c=c, label=target_name)
ax.set_xlabel(data.feature_names[0])
ax.set_ylabel(data.feature_names[1])
ax.set_zlabel(data.feature_names[2])
ax.set_title("Iris")
plt.legend()
plt.show()
图为在三维空间中，三类样本的分布
Versicolor和Virginica这两类交叠在一起，Setosa与这两类都离得特别远，我们在sepal length和sepal width所张成的二维特征空间可以将这组数据表示为：
for c, i, target_name in zip("rgb", [0, 1, 2], target_names):
plt.scatter(X[y == i, 0], X[y == i, 1], c=c, label=target_name)
我们用不同的颜色表示不同的类别，可以看出，Versicolor和Virginica这两类仍然纠缠在一起，并没有区分开，这也是特征选择局限性的体现，因为特征选择不改变原始特征，只是从中挑选子集，我们会在后面看到降维的好处。同时，Setosa却仍然与这两类都离得特别远，特征空间上只需要一条直线就可以非常好的区分Setosa和其余两类，我们把这种情况叫做线性可分。这就是我们利用分类数据的好处，我们直接可以在特征空间上看到分类的效果。
如果我们对IRIS用PCA来降维，可以看到：
from sklearn.decomposition import PCA
pca = PCA(n_components=2)
X_p =pca.fit(X).transform(X)
降到三维
降到二维
可以看出，经过降维，Versicolor和Virginica两类几乎分开，我们就可以说PCA取得了较好的效果，如果我们再继续将PCA处理过的数据继续利用SVM或者贝叶斯分类器去学习，那么运算量将非常大大降低。
对于wine，我同样可以选取其中的三个特征，来得到特征空间的分布：
data=datasets.load_wine()
......
for c,i,target_name in zip('>o*',[0,1,2],target_names):
ax.scatter(X[y==i ,0], X[y==i, 1], X[y==i,2], marker=c, label=target_name)
......
为与IRIS区分，三类样本的数据点格式分别为圆形，三角形，雪花。
毫无疑问，我们均可以通过上述方式得到与IRIS一样的分布图，但是在对Wine数据的二维特征空间的观察，并且与做PCA之后的对比图发现，PCA几乎没起到任何效果：
降维前：
降维后：
这是为什么呢？是PCA的方法不管用了么？可能有的同学已经开始换降维方法，并且认为PCA不适用于这样的数据。
其实，当我们碰到这样的问题时，千万不要急着换降维方法，因为使用PCA的降维技术有一个重要的前提，就是数据要经过标准化。因为我们在对数据的协方差矩阵做特征值分解（奇异值分解）的时候，就默认了数据已经经过了标准化，换而言之，只有数据经过了标准化，低维空间的协方差矩阵才会是：
所以我们要先对数据标准化，然后才可以用PCA，直接利用PCA的后果就会很糟糕，数据标准化的处理就是将每个特征对应的数据变成标准的高斯分布：
其中，
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
X=StandardScaler().fit(X).transform(X)
我们把Wine数据做标准化处理，再利用PCA可以得到：
经过数据标准化，PCA取得了很好的效果！
接下来，我们把低维空间的维度作为超参数，通过观察测试集上的泛化误差，来看降维对于降低泛化误差的作用。对于 wine数据，我们采用k近邻（K-neighbor）作为分类器，准确率作为性能指标，5折交叉验证，得到泛化误差与维度的关系：
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifieras KNC
from sklearn.model_selectionimport cross_validate
......
test_mse=[]
train_mse=[]
for n in range(1,X.shape[1]):
pca=PCA(n_components=n)
X_new=pca.fit(X).transform(X)
knc=KNC()
scorer='accuracy'
knc_dict=cross_validate(knc,X_new,y,cv=5,scoring=scorer)
test_mse.append(lr_dict['test_score'].mean())
train_mse.append(lr_dict['train_score'].mean())
......
从图中可以看出，维度为5和2的时候，测试集的泛化误差最低（体现为高准确率），训练误差一直比测试误差小（体现为训练曲线一直在测试曲线上方），也正是拟合能力和泛化能力的比较。可以说明我们用PCA的方法降低了测试误差。
除此之外，我们还可以引入LDA这样一种有监督的降维技术，因为多利用了目标的信息，所以可以预想到它要比PCA表现的更好：
from sklearn.discriminant_analysis importLinearDiscriminantAnalysis as LDA
lda = LDA(n_components=2)
X_r =lda.fit(X,y).transform(X)
可以看出，对于IRIS数据，PCA和LDA均无明显的差别。
但对于Wine数据，LDA寻找到的低维空间非常明显的优于PCA，三类样本全部分开，且同类样本之间更为密集。
最后，我们利用wine数据，通过k近邻学习器，在维数等于2的时候，比较LDA和PCA的准确率：
可以发现，LDA因为是有监督的降维方式，利用了更多的信息，在这组数据上，用到了k近邻的方法，也取得了更好的效果。事实上，我们做降维的目的就在于，既要削减模型的变量，又要保留尽可能多的信息。即便放在整个机器学习来看，有监督的学习一般而言要更加准确。
读芯君开扒
课堂TIPS
•学习器之所以用k近邻作为分类器，因为从降维缓解了维数灾难，使得采样变得更加容易，k近邻算法恰恰就需要对周围的样本进行采样。但采样变得容易并不代表采样的效果会变好，所以我们也是用k近邻分类器来做试验。
•如果你不想用sklearn，毕竟用了sklearn实在是太简单了。那么根据PCA和LDA的算法，我们最终的步骤是对一个矩阵做特征值或者奇异值分解，那么你可以采用numpy的linalg.eig 或者linalg.svd函数。
•除了PCA和LDA，还有很多的线性降维技术，比如FA（Factor Analysis），ICA(Independent Component Analysis)，对于不同的场景有着不同的优劣。比如，PCA处理的是高斯分布，而ICA处理的则是非高斯分布，而且ICA也不一一定就是线性的，这与它的估计方法有关。
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作者：唐僧不用海飞丝
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