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文檔簡(jiǎn)介
1、.1. 問(wèn)題 之前我們討論的PCA、ICA也好,對(duì)樣本數(shù)據(jù)來(lái)言,可以是沒(méi)有類(lèi)別標(biāo)簽y的?;叵胛覀冏龌貧w時(shí),如果特征太多,那么會(huì)產(chǎn)生不相關(guān)特征引入、過(guò)度擬合等問(wèn)題。我們可以使用PCA來(lái)降維,但PCA沒(méi)有將類(lèi)別標(biāo)簽考慮進(jìn)去,屬于無(wú)監(jiān)督的。 比如回到上次提出的文檔中含有“l(fā)earn”和“study”的問(wèn)題,使用PCA后,也許可以將這兩個(gè)特征合并為一個(gè),降了維度。但假設(shè)我們的類(lèi)別標(biāo)簽y是判斷這篇文章的topic是不是有關(guān)學(xué)習(xí)方面的。那么這兩個(gè)特征對(duì)y幾乎沒(méi)什么影響,完全可以去除。
2、160; 再舉一個(gè)例子,假設(shè)我們對(duì)一張100*100像素的圖片做人臉識(shí)別,每個(gè)像素是一個(gè)特征,那么會(huì)有10000個(gè)特征,而對(duì)應(yīng)的類(lèi)別標(biāo)簽y僅僅是0/1值,1代表是人臉。這么多特征不僅訓(xùn)練復(fù)雜,而且不必要特征對(duì)結(jié)果會(huì)帶來(lái)不可預(yù)知的影響,但我們想得到降維后的一些最佳特征(與y關(guān)系最密切的),怎么辦呢?2. 線性判別分析(二類(lèi)情況) 回顧我們之前的logistic回歸方法,給定m個(gè)n維特征的訓(xùn)練樣例(i從1到m),每個(gè)對(duì)應(yīng)一個(gè)類(lèi)標(biāo)簽。我們就是要學(xué)習(xí)出參數(shù),使得(g是sigmoid函數(shù))。 現(xiàn)在
3、只考慮二值分類(lèi)情況,也就是y=1或者y=0。 為了方便表示,我們先換符號(hào)重新定義問(wèn)題,給定特征為d維的N個(gè)樣例,其中有個(gè)樣例屬于類(lèi)別,另外個(gè)樣例屬于類(lèi)別。 現(xiàn)在我們覺(jué)得原始特征數(shù)太多,想將d維特征降到只有一維,而又要保證類(lèi)別能夠“清晰”地反映在低維數(shù)據(jù)上,也就是這一維就能決定每個(gè)樣例的類(lèi)別。 我們將這個(gè)最佳的向量稱為w(d維),那么樣例x(d維)到w上的投影可以用下式來(lái)計(jì)算
4、60; 這里得到的y值不是0/1值,而是x投影到直線上的點(diǎn)到原點(diǎn)的距離。 當(dāng)x是二維的,我們就是要找一條直線(方向?yàn)閣)來(lái)做投影,然后尋找最能使樣本點(diǎn)分離的直線。如下圖: 從直觀上來(lái)看,右圖比較好,可以很好地將不同類(lèi)別的樣本點(diǎn)分離。 接下來(lái)我們從定量的角度來(lái)找到這個(gè)最佳的w。 首先我們尋找每類(lèi)樣例的均值(中心點(diǎn)),這里i只有兩個(gè)
5、160; 由于x到w投影后的樣本點(diǎn)均值為 由此可知,投影后的的均值也就是樣本中心點(diǎn)的投影。 什么是最佳的直線(w)呢?我們首先發(fā)現(xiàn),能夠使投影后的兩類(lèi)樣本中心點(diǎn)盡量分離的直線是好的直線,定量表示就是: J(w)越大越好。 但是只考慮J
6、(w)行不行呢?不行,看下圖 樣本點(diǎn)均勻分布在橢圓里,投影到橫軸x1上時(shí)能夠獲得更大的中心點(diǎn)間距J(w),但是由于有重疊,x1不能分離樣本點(diǎn)。投影到縱軸x2上,雖然J(w)較小,但是能夠分離樣本點(diǎn)。因此我們還需要考慮樣本點(diǎn)之間的方差,方差越大,樣本點(diǎn)越難以分離。 我們使用另外一個(gè)度量值,稱作散列值(scatter),對(duì)投影后的類(lèi)求散列值,如下 從公式中可
7、以看出,只是少除以樣本數(shù)量的方差值,散列值的幾何意義是樣本點(diǎn)的密集程度,值越大,越分散,反之,越集中。 而我們想要的投影后的樣本點(diǎn)的樣子是:不同類(lèi)別的樣本點(diǎn)越分開(kāi)越好,同類(lèi)的越聚集越好,也就是均值差越大越好,散列值越小越好。正好,我們可以使用J(w)和S來(lái)度量,最終的度量公式是 接下來(lái)的事就比較明顯了,我們只需尋找使J(w)最大的w即可。 先把散列值公式展開(kāi)
8、; 我們定義上式中中間那部分 這個(gè)公式的樣子不就是少除以樣例數(shù)的協(xié)方差矩陣么,稱為散列矩陣(scatter matrices) 我們繼續(xù)定義 稱為Within-class scatter matrix。 那么回到上面的公式,使用替換中間部分,得 &
9、#160; 然后,我們展開(kāi)分子 稱為Between-class scatter,是兩個(gè)向量的外積,雖然是個(gè)矩陣,但秩為1。 那么J(w)最終可以表示為 在我們求導(dǎo)之前,需要對(duì)分母進(jìn)行歸一化,因?yàn)椴蛔鰵w一的話,w擴(kuò)大任何倍,都成立,我
10、們就無(wú)法確定w。因此我們打算令,那么加入拉格朗日乘子后,求導(dǎo) 其中用到了矩陣微積分,求導(dǎo)時(shí)可以簡(jiǎn)單地把當(dāng)做看待。 如果可逆,那么將求導(dǎo)后的結(jié)果兩邊都乘以,得 這個(gè)可喜的結(jié)果就是w就是矩陣的特征向量了。 這個(gè)公式稱為Fisher linear discrimination。
11、 等等,讓我們?cè)儆^察一下,發(fā)現(xiàn)前面的公式 那么 代入最后的特征值公式得 由于對(duì)w擴(kuò)大縮小任何倍不影響結(jié)果,因此可以約去兩邊的未知常數(shù)和,得到 至此,我們只需要求出原始樣本的均值和方差就可以求出最佳
12、的方向w,這就是Fisher于1936年提出的線性判別分析。 看上面二維樣本的投影結(jié)果圖: 3. 線性判別分析(多類(lèi)情況) 前面是針對(duì)只有兩個(gè)類(lèi)的情況,假設(shè)類(lèi)別變成多個(gè)了,那么要怎么改變,才能保證投影后類(lèi)別能夠分離呢?我們之前討論的是如何將d維降到一維,現(xiàn)在類(lèi)別多了,一維可能已經(jīng)不能滿足要求。假設(shè)我們有C個(gè)類(lèi)別,需要K維向量(或者叫做基向量)來(lái)做投影。 將這K維向量表示為。
13、0; 我們將樣本點(diǎn)在這K維向量投影后結(jié)果表示為,有以下公式成立 為了像上節(jié)一樣度量J(w),我們打算仍然從類(lèi)間散列度和類(lèi)內(nèi)散列度來(lái)考慮。 當(dāng)樣本是二維時(shí),我們從幾何意義上考慮: 其中和與上節(jié)的意義一樣,是類(lèi)別1里的樣本點(diǎn)相對(duì)于該類(lèi)中心點(diǎn)的散列程度。變成類(lèi)別1中心點(diǎn)相對(duì)于樣本中心點(diǎn)的協(xié)方差矩陣,
14、即類(lèi)1相對(duì)于的散列程度。 為 的計(jì)算公式不變,仍然類(lèi)似于類(lèi)內(nèi)部樣本點(diǎn)的協(xié)方差矩陣 需要變,原來(lái)度量的是兩個(gè)均值點(diǎn)的散列情況,現(xiàn)在度量的是每類(lèi)均值點(diǎn)相對(duì)于樣本中心的散列情況。類(lèi)似于將看作樣本點(diǎn),是均值的協(xié)方差矩陣,如果某類(lèi)里面的樣本點(diǎn)較多,那么其權(quán)重稍大,權(quán)重用Ni/N表示,但由于J(w)對(duì)倍數(shù)不敏感,因此使用Ni。
15、160; 其中 是所有樣本的均值。 上面討論的都是在投影前的公式變化,但真正的J(w)的分子分母都是在投影后計(jì)算的。下面我們看樣本點(diǎn)投影后的公式改變: 這兩個(gè)是第i類(lèi)樣本點(diǎn)在某基向量上投影后的均值計(jì)算公式。
16、下面兩個(gè)是在某基向量上投影后的和 其實(shí)就是將換成了。 綜合各個(gè)投影向量(w)上的和,更新這兩個(gè)參數(shù),得到 W是基向量矩陣,是投影后的各個(gè)類(lèi)內(nèi)部的散列矩陣之和,是投影后各個(gè)類(lèi)中心相對(duì)于全樣本中心投影的散列矩陣之和。
17、0; 回想我們上節(jié)的公式J(w),分子是兩類(lèi)中心距,分母是每個(gè)類(lèi)自己的散列度?,F(xiàn)在投影方向是多維了(好幾條直線),分子需要做一些改變,我們不是求兩兩樣本中心距之和(這個(gè)對(duì)描述類(lèi)別間的分散程度沒(méi)有用),而是求每類(lèi)中心相對(duì)于全樣本中心的散列度之和。 然而,最后的J(w)的形式是 由于我們得到的分子分母都是散列矩陣,要將矩陣變成實(shí)數(shù),需要取行列式。又因?yàn)樾辛惺降闹祵?shí)際上是矩陣特征值的積,一個(gè)特征值可以表示在該特征向量上的發(fā)散程度。因此我們使用行列式來(lái)計(jì)算(
18、此處我感覺(jué)有點(diǎn)牽強(qiáng),道理不是那么有說(shuō)服力)。 整個(gè)問(wèn)題又回歸為求J(w)的最大值了,我們固定分母為1,然后求導(dǎo),得出最后結(jié)果(我翻查了很多講義和文章,沒(méi)有找到求導(dǎo)的過(guò)程) 與上節(jié)得出的結(jié)論一樣 最后還歸結(jié)到了求矩陣的特征值上來(lái)了。首先求出的特征值,然后取前K個(gè)特征向量組成W矩陣即可。 注意:由于中的 秩為1
19、,因此的秩至多為C(矩陣的秩小于等于各個(gè)相加矩陣的秩的和)。由于知道了前C-1個(gè)后,最后一個(gè)可以有前面的來(lái)線性表示,因此的秩至多為C-1。那么K最大為C-1,即特征向量最多有C-1個(gè)。特征值大的對(duì)應(yīng)的特征向量分割性能最好。 由于不一定是對(duì)稱陣,因此得到的K個(gè)特征向量不一定正交,這也是與PCA不同的地方。4. 實(shí)例 將3維空間上的球體樣本點(diǎn)投影到二維上,W1相比W2能夠獲得更好的分離效果。
20、160; PCA與LDA的降維對(duì)比: PCA選擇樣本點(diǎn)投影具有最大方差的方向,LDA選擇分類(lèi)性能最好的方向。 LDA既然叫做線性判別分析,應(yīng)該具有一定的預(yù)測(cè)功能,比如新來(lái)一個(gè)樣例x,如何確定其類(lèi)別? 拿二值分來(lái)來(lái)說(shuō),我們可以將其投影到直線上,得到y(tǒng),然后看看y是否在超過(guò)某個(gè)閾值y0,超過(guò)是某一類(lèi),否則是另一類(lèi)。而怎么尋找這個(gè)y0呢?
21、 看 根據(jù)中心極限定理,獨(dú)立同分布的隨機(jī)變量和符合高斯分布,然后利用極大似然估計(jì)求 然后用決策理論里的公式來(lái)尋找最佳的y0,詳情請(qǐng)參閱PRML。 這是一種可行但比較繁瑣的選取方法,可以看第7節(jié)(一些問(wèn)題)來(lái)得到簡(jiǎn)單的答案。5. 使用LDA的一些限制
22、 1、 LDA至多可生成C-1維子空間 LDA降維后的維度區(qū)間在1,C-1,與原始特征數(shù)n無(wú)關(guān),對(duì)于二值分類(lèi),最多投影到1維。 2、 LDA不適合對(duì)非高斯分布樣本進(jìn)行降維。 上圖中紅色區(qū)域表示一類(lèi)樣本,藍(lán)色區(qū)域表示另一類(lèi),由于是2類(lèi),所以最多投影到1維上。不管在直線上怎么投影,都難使紅色點(diǎn)和藍(lán)色點(diǎn)
23、內(nèi)部凝聚,類(lèi)間分離。 3、 LDA在樣本分類(lèi)信息依賴方差而不是均值時(shí),效果不好。 上圖中,樣本點(diǎn)依靠方差信息進(jìn)行分類(lèi),而不是均值信息。LDA不能夠進(jìn)行有效分類(lèi),因?yàn)長(zhǎng)DA過(guò)度依靠均值信息。 4、 LDA可能過(guò)度擬合數(shù)據(jù)。6. LDA的一些變種1、 非參數(shù)LDA 非參數(shù)LDA使用本地信息和K臨近樣本
24、點(diǎn)來(lái)計(jì)算,使得是全秩的,這樣我們可以抽取多余C-1個(gè)特征向量。而且投影后分離效果更好。2、 正交LDA 先找到最佳的特征向量,然后找與這個(gè)特征向量正交且最大化fisher條件的向量。這種方法也能擺脫C-1的限制。3、 一般化LDA 引入了貝葉斯風(fēng)險(xiǎn)等理論4、 核函數(shù)LDA 將特征,使用核函數(shù)來(lái)計(jì)算。7. 一些問(wèn)題 上面在多值分類(lèi)中使用的
25、; 是帶權(quán)重的各類(lèi)樣本中心到全樣本中心的散列矩陣。如果C=2(也就是二值分類(lèi)時(shí))套用這個(gè)公式,不能夠得出在二值分類(lèi)中使用的。 因此二值分類(lèi)和多值分類(lèi)時(shí)求得的會(huì)不同,而意義是一致的。 對(duì)于二值分類(lèi)問(wèn)題,令人驚奇的是最小二乘法和Fisher線性判別分析是一致的。
26、下面我們證明這個(gè)結(jié)論,并且給出第4節(jié)提出的y0值得選取問(wèn)題。 回顧之前的線性回歸,給定N個(gè)d維特征的訓(xùn)練樣例(i從1到N),每個(gè)對(duì)應(yīng)一個(gè)類(lèi)標(biāo)簽。我們之前令y=0表示一類(lèi),y=1表示另一類(lèi),現(xiàn)在我們?yōu)榱俗C明最小二乘法和LDA的關(guān)系,我們需要做一些改變 就是將0/1做了值替換。 我們列出最小二乘法公式
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