机器学习面试必备：主成分分析PCA选择技巧

"选择主成分的数量-进入it企业必读的200个.net面试题完整扫描版" 本文档主要探讨了在机器学习领域中选择主成分数量的问题，特别是针对主成分分析（PCA，Principal Component Analysis）的应用。主成分分析是一种常见的数据降维方法，通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，从而达到减少数据维度，同时最大化保留数据方差的目的。 在选择主成分的数量时，我们的目标是在保持数据信息损失最小的同时，尽可能降低特征的维度。一个常用的指标是平均均方误差（Mean Squared Error, MSE）与训练集方差的比例。训练集的方差代表了原始数据的信息含量，而MSE衡量了数据经过主成分分析后的重构误差。理想情况下，我们希望这个比例尽可能小，意味着大部分原始数据的变异信息被保留了下来。 一种策略是设定一个阈值，例如1%或95%，以决定保留多少方差。例如，如果希望保留原始数据方差的99%，那么我们希望MSE与方差的比例小于1%。我们从K=1开始，进行主成分分析，计算比例，如果比例超过1%，则增加K值并重复此过程，直到找到最小的K值，使得比例满足条件。这是因为特征之间可能存在相关性，增加主成分可以捕捉到更多数据的变异。 在实践中，可以利用奇异值分解（Singular Value Decomposition, SVD）来辅助选择主成分的数量。在Octave或MATLAB中，`svd`函数会返回三个矩阵：U、S和V。其中，S是一个对角矩阵，对角线上的元素代表了原始数据的奇异值，它们按降序排列。奇异值的总和等于原数据的方差，而这些值的平方和则对应于数据的总方差。因此，我们可以通过检查S矩阵的对角元素来决定K值，保留前K个最大的奇异值对应的主成分，以确保保留的方差比例满足要求。 在数据压缩后，可以使用近似方法恢复原始特征，这通常涉及到使用U矩阵的前K列和S矩阵的对角元素的平方根进行重构造。 此外，该资源提到了斯坦福大学吴恩达教授的机器学习课程，这是一门涵盖广泛机器学习主题的课程，包括监督学习（如支持向量机、神经网络）、无监督学习（如聚类、降维）、以及最佳实践和理论基础。课程还涵盖了在各种领域的应用，如智能机器人、文本理解、计算机视觉等，适合想要深入理解和应用机器学习技术的人士学习。课程内容丰富，包含清晰的视频讲解和课件，对于学习者来说是非常有价值的资源。