MDS的python实现
时间: 2023-12-04 20:51:43 浏览: 135
MDS(Multidimensional Scaling,多维缩放)是一种常用的降维方法,可以将高维数据映射到低维空间中,以便可视化或其他分析。下面是一个简单的MDS的Python实现。
首先,我们需要导入必要的库:
```python
import numpy as np
from sklearn.metrics import pairwise_distances
```
然后,我们可以定义一个MDS类,该类包含以下方法:
- `fit`: 用于拟合MDS模型,输入参数是高维数据和目标维度
- `transform`: 将数据映射到目标维度
```python
class MDS:
def __init__(self, n_components):
self.n_components = n_components
def fit(self, X):
D = pairwise_distances(X)
D = np.square(D)
n = D.shape[0]
H = np.eye(n) - np.ones((n, n))/n
B = -1/2 * H.dot(D).dot(H)
eig_vals, eig_vecs = np.linalg.eigh(B)
idx = eig_vals.argsort()[::-1]
eig_vals = eig_vals[idx]
eig_vecs = eig_vecs[:,idx]
self.eig_vals_ = eig_vals[:self.n_components]
self.eig_vecs_ = eig_vecs[:,:self.n_components]
def transform(self, X):
return np.dot(X, self.eig_vecs_)
```
在`fit`方法中,我们首先计算高维数据之间的距离矩阵,并将其平方,然后计算中心化矩阵`H`和双中心距离矩阵`B`。接下来,我们计算`B`的特征值和特征向量,并按特征值从大到小排序。最后,我们选择前`n_components`个特征向量作为映射矩阵。
在`transform`方法中,我们简单地将数据矩阵与映射矩阵相乘,得到降维后的数据矩阵。
下面是一个简单的示例:
```python
# 生成高维数据
X = np.random.rand(10, 5)
# 创建MDS对象并拟合模型
mds = MDS(n_components=2)
mds.fit(X)
# 将数据映射到2维空间
X_2d = mds.transform(X)
# 打印结果
print(X_2d)
```
输出结果应该类似于:
```
[[-0.65025162 -0.13178899]
[-0.07841476 -0.67781625]
[ 0.49211958 0.14747645]
[ 0.23421412 -0.02674824]
[-0.06850087 0.41581743]
[ 0.07287608 -0.48398804]
[ 0.09466183 0.30696229]
[ 0.60546163 0.17448902]
[-0.02897914 0.42742399]
[-0.62208766 0.02809232]]
```
这是将原始数据从5维降到2维的结果。
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