Метод главных компонент(PCA)

Метод главных компонент применяется для снижения размерности пространства наблюдаемых векторов, не приводя к существенной потере информативности. Пусть дан исходный набор векторов линейного пространства Rⁿ. Применение метода главных компонент позволяет перейти к базису пространства Rⁿ, такому что:

Первая компонента (первый вектор базиса) соответствует направлению, вдоль которого дисперсия векторов исходного набора максимальна. Направление второй компоненты (второго вектора базиса) выбрано таким образом, чтобы дисперсия исходных векторов вдоль него была максимальной при условии ортогональности первому вектору базиса. Аналогично определяются остальные векторы базиса.

В результате, направления векторов базиса выбраны так, чтобы максимизировать дисперсию исходного набора вдоль первых компонент, называемых главными компонентами (или главными осями). Получается, что основная изменчивость векторов исходного набора векторов представлена несколькими первыми компонентами, и появляется возможность, отбросив оставшиеся (менее существенные) компоненты, перейти к пространству меньшей размерности.

Результатом применения МГК является вычисление матрицы W размера m x n, осуществляющей проекцию векторов пространства Rⁿ на подпространство, натянутое на главные компоненты:

y = W^t(x - μ), y  R^m, x  Rⁿ.

Где x - вектор из исходного набора, y - координаты вектора в подпространстве главных компонент, μ - средний вектор начального набора.

Главные компоненты (векторы базиса), выбираемые с помощью МГК, обладают следующим свойством: обратная проекция вектора y в Rⁿ дает минимальную ошибку реконструкции (минимальное расстояние до образа вектора y). Нужно отметить, что корректное применение МГК возможно лишь при предположении о нормальном распределении векторов исходного набора.

В приложении к задаче классификации с учителем МГК обычно применяется следующим образом. После вычисления главных осей тренировочного набора, вектор признаков тестового объекта проецируется на подпространство, образованное главными осями. Вычисляются две характеристики: расстояние от проекции тестового вектора до среднего вектора тренировочного набора - Distance in Feature Space (DIFS), и расстояние от тестового вектора до его проекции в подпространство главных компонент - Distance From Feature Space (DFFS). Исходя из этих характеристик выносится решение о принадлежности тестового объекта классу, образованному тренировочным набором.

Отличие Факторного Анализа (Factor Analysis, FA) от Метода Главных Компонент (Principal Components Analysis, PCA)

· Результатом ФА является модель, в явном виде описывающая зависимость наблюдаемых переменных от скрытых факторов (МГК это описательный анализ данных, без получения модели);

· ФА предусматривает ошибку моделирования (специфический фактор) для каждой из наблюдаемых переменных, в то время как МГК пытается объяснить всю изменчивость, включая шум, зависимостью от главных компонент;

· В МГК главные компоненты являются линейными комбинациями наблюдаемых переменных. В ФА наблюдаемые переменные являются линейными комбинациями общих и специфических факторов;

· Получаемые в результате ФА факторы могут быть использованы для интерпретации наблюдаемых данных;

· Главные компоненты некоррелированы (что эквивалентно их ортогональности при переносе начала координат в центр масс исходного набора), факторы же - не обязательно;

· МГК можно рассматривать как частный случай ФА, когда все специфические факторы приняты равными нулю, а общие факторы ортогональны.

Анализ независимых компонент(ICA). Начало формы

Конец формы

Задачей анализа независимых компонент (Independent Components Analysis, ICA) является разложение наблюдаемых случайных переменных x_j в линейную комбинацию независимых случайных величин s_k:

x_j=a_j1s₁+a_j2s₂+...+a_jns_n для всех j.

Основными предположениями, используемыми в данном методе, являются независимость компонент s_k и, то, что их распределение отлично от нормального (non-gaussian). Алгоритм вычисления независимых компонент опирается на центральную предельную теорему, утверждающую, что при определенных условиях сумма независимо распределенных случайных величин стремится к нормальному распределению по мере увеличения количества слагаемых. Использую это утверждение, поиск независимых компонентов, как линейных комбинаций наблюдаемых переменных, ведется таким способом, чтобы получить независимые случайные величины, распределение которых максимально далеко от нормального. Степень близости распределения случайной величины к нормальному измеряется различным способами [Hyvarinen2000].

По своей формулировке, ICA близок к методу главных компонент (PCA) и факторному анализу (FA), однако имеет ряд существенных различий:

· В ICA существенно используется предположение о том, что распределения независимых компонент отличны от нормального,

что дает возможность интерпретировать ICA как FA для неортогональных факторов, с распределением отличным от нормального;

· В ICA понижение размерности не является целью, в отличии от FA и PCA;

· PCA добивается того, чтобы проекции векторов исходного набора на оси главных компонент были некоррелированы, в то время как ICA добивается их независимости (более сильное условие);

· Оси PCA ортогональны, в то время как оси независимых компонент - необязательно;

1234	Поделиться:

Воспользуйтесь поиском по сайту: