主成分分析详解和应用（python/R）

2022/1/15 17:08:21

编程Tag： data 矩阵 python 详解 np 特征向量成分 eig eigvec

本文主要是介绍主成分分析详解和应用（python/R），对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

注：可直接看方法解析和应用部分，其余部分为笔者的推导详解。

方法解析

python实现

数据模拟

数据标准化

求协方差矩阵及特征值和特征向量正交矩阵

修剪得到累积贡献率超过85%的特征值向量和特征向量矩阵

修剪后的特征向量与原始数据相乘得到降维后的数据

完整代码

应用

R实现

数据模拟

数据标准化

求协方差矩阵及特征值和特征向量正交矩阵

修剪得到累积贡献率超过85%的特征值向量和特征向量矩阵

修剪后的特征向量与原始数据相乘得到降维后的数据

完整代码

应用

方法解析

主成分分析就是把多个指标转化为少数几个指标，这少数几个指标能尽可能反映原来指标的作用，以达到降维的统计目的。

有p个指标X1,X2,...Xp，用k个指标Y1,Y2,...Yk来代替它们，其中，Yi=a1*X1+...+ap*Xp，并且，Y的方差要尽可能大，以尽可能最大限度反映原来指标作用：

$D(Y)=D(a^{T}X)=a^{T}D(X)a=a^{T}Va$ ，

且限制向量a的长度为1，若不限制，用增加a的长度来增大方差没有意义。

可看出上述方差等于单位特征向量下的特征值，可通过求X协方差矩阵V正交变换下的特征值矩阵得到，特征值越大，方差越大，而a等于特征值对应的单位特征向量，且各不同特征值对应的特征向量线性无关，即可得到线性无关的新指标Y。

把特征值按从大到小顺序排列，计算主成分的累计贡献率：（也可以用方差来求累计贡献率）

$\frac{\lambda _{1}+...+\lambda _{m}}{tr(V)}=\frac{\sum_{j=1}^{m}\lambda _{j}}{\sum_{j=1}^{k}\lambda _{j}}$

其中m<=k

取前m个主成分，且累计贡献率超过85%即可。

在实际运用中，若遇到p个指标的量纲不尽相同或取值彼此差异很大的问题，可将各指标进行标准化，即：

$x_{i}^{*}=\frac{x_{i}-\mu _{i}}{\sigma_{i}},i=1,2,...,p$

且此时的协方差矩阵为相关矩阵（可省去数据标准化过程）

$(Cov(x^{*})_{ij})_{p*p}=(\frac{Cov(x_{i},x_{j})}{\sigma_{i}\sigma_{j}})_{p*p}$

可得主成分分析的步骤为：

1.数据标准化（本文采用样本标准差进行标准化）

2.求协方差矩阵及特征值矩阵和特征向量正交矩阵

3.修剪得到累积贡献率超过85%的特征向量矩阵

4.修剪后的特征向量矩阵转置与原始数据相乘得到降维后的数据

python实现

数据模拟

import pandas as pd
import numpy as np
import random
english=np.linspace(1,1,50)
math=np.linspace(1,1,50)
insurance=np.linspace(1,1,50)
politics=np.linspace(1,1,50)
for i in range(len(english)):
    english[i]=random.randint(70,90)
    math[i]=random.randint(100,150)
    insurance[i] = random.randint(70, 90)
    politics[i] = random.randint(100, 150)
names=["english","math","insurance","politics"]
data1=pd.DataFrame([english,math,insurance,politics],index=names)
data=pd.DataFrame(data1.values.T,columns=names)
data.to_excel('D:/CSDN/主成分分析/python/pythondata.xlsx',
              index=None)

数据标准化

data=pd.read_excel('D:/CSDN/主成分分析/python/pythondata.xlsx')
def standard(data):
    p = np.shape(data)[0]  # 求行数
    n = np.shape(data)[1]  # 求列数
    t = np.ones((p, n))  # 生成数组盒子
    for i in range(n):
        a = data.iloc[:, i]  # 取第i列
        m = np.mean(a)  # 求平均值
        s = np.std(a, ddof=1)  # 求样本标准差
        for k in range(len(a)):
            t[k][i] = (a[k] - m) / s
    names = data.columns.values.tolist()  # 生成列名称的列表
    y = pd.DataFrame(t, columns=names)  # 列表整理
    return y
d = standard(data)
d.to_excel('D:/CSDN/主成分分析/python/standarddata.xlsx',
              index=None)

求协方差矩阵及特征值和特征向量正交矩阵

d = pd.read_excel('D:/CSDN/主成分分析/python/standarddata.xlsx')
def eigs(d):
    covmatrix = np.cov(d, rowvar=False)  # 求协方差矩阵
    eig1, eigvec = np.linalg.eig(covmatrix)  # 求特征值和特征向量的矩阵
    eig = np.mat(eig1) # 数组转矩阵
    p = np.shape(eigvec)[0]  # 求行数
    n = np.shape(eigvec)[1]  # 求列数
    t = np.ones((p, n))  # 生成数组盒子
    for i in range(n):  # 特征向量矩阵正交化
        s = np.linspace(0, 0, p + 1)  # 生成数组盒子
        for k in range(p):  # 求得向量平方和
            s[k + 1] = s[k] + eigvec[k][i] ** 2
        sq = np.sqrt(s[p])
        for j in range(p):  # 求得正交矩阵
            t[j][i] = eigvec[j][i] / sq
    eigvectors = np.mat(t)
    return covmatrix, eig, eigvectors
covmatrix, eig, eigvectors = eigs(d)
print(covmatrix)
print(eig)
print(eigvectors)

可得，协方差矩阵为：

[[ 1. -0.09610392 0.06312812 -0.13389414]
[-0.09610392 1. 0.0368002 -0.18039632]
[ 0.06312812 0.0368002 1. 0.02086925]
[-0.13389414 -0.18039632 0.02086925 1. ]]

特征值向量为：

[0.70794822 1.18923252 1.09923045 1.00358881]

特征向量正交矩阵为：
[[-0.51220391 -0.26305615 0.79945362 -0.17123822]
[-0.56908617 -0.60052403 -0.51339355 0.22790103]
[ 0.22547272 -0.12236595 0.30093053 0.91849303]
[-0.60245343 0.74511672 -0.08210838 0.27406049]]

修剪得到累积贡献率超过85%的特征值向量和特征向量矩阵

def cut(eig, eigvectors):
    e = np.array(eig)[0]  # 向量转为一维数组
    w = sorted(e,reverse=True)  # 降序排列
    l = np.linspace(0, 0, len(w) + 1)
    for j in range(len(w)):
        l[j + 1] = l[j] + w[j] / sum(w)
    for k in range(len(w) + 1):
        if l[k] >= 0.85:
            q = int(k)  # 获得需要留下的特征向量个数
            break
    ma = np.linspace(0, 0, q)
    for c in range(q):
        ma[c] = w[c]
    eigcut = np.mat(ma)  # 获得需要的特征值向量
    r = np.argsort(-e)  # 得到降序排列的下标
    h = np.array(eigvectors)  # 矩阵转数组
    p = np.shape(h)[0]  # 求行数
    t = np.ones((p, q))  # 生成数组盒子
    f = 0
    for i in r:
        a = h[:, i]  # 取数组第i列
        for x in range(len(a)):
            t[x][f] = a[x]
        f = f + 1
        if f == q:
            break
    eigvectorscut = np.mat(t)  # 获得需要的特征向量矩阵
    return eigcut, eigvectorscut
eigcut, eigvectorscut = cut(eig, eigvectors)
print(eigcut)
print(eigvectorscut)

修剪后的特征值向量为：

[[1.18923252 1.09923045 1.00358881 0.70794822]]

修剪后的特征向量矩阵为：

[[-0.26305615 0.79945362 -0.17123822 -0.51220391]
[-0.60052403 -0.51339355 0.22790103 -0.56908617]
[-0.12236595 0.30093053 0.91849303 0.22547272]
[ 0.74511672 -0.08210838 0.27406049 -0.60245343]]

修剪后的特征向量与原始数据相乘得到降维后的数据

def mult(eigvectorscut,d):
    q = np.shape(eigvectorscut)[1]  # 求列数
    p = np.shape(d)[0]  # 求行数
    t = np.ones((p, q))  # 生成数组盒子
    dm = np.mat(d)  # 列表转矩阵
    for i in range(q):
        a = eigvectorscut[:, i]  # 取特征向量矩阵第i列
        g = np.array(dm * a)  # 获得第i个主成分并转化为数组
        for j in range(len(g)):
            t[j][i] = g[j]
    new = pd.DataFrame(t)
    return new
newdata = mult(eigvectorscut, d)
newdata.to_excel('D:/CSDN/主成分分析/python/newdata.xlsx',
                 index=None)

完整代码

import pandas as pd
import numpy as np
import random
english=np.linspace(1,1,50)
math=np.linspace(1,1,50)
insurance=np.linspace(1,1,50)
politics=np.linspace(1,1,50)
for i in range(len(english)):
    english[i]=random.randint(70,90)
    math[i]=random.randint(100,150)
    insurance[i] = random.randint(70, 90)
    politics[i] = random.randint(100, 150)
names=["english","math","insurance","politics"]
data1=pd.DataFrame([english,math,insurance,politics],index=names)
data=pd.DataFrame(data1.values.T,columns=names)
data.to_excel('D:/CSDN/主成分分析/python/pythondata.xlsx',
              index=None)
data=pd.read_excel('D:/CSDN/主成分分析/python/pythondata.xlsx')
def standard(data):
    p = np.shape(data)[0]  # 求行数
    n = np.shape(data)[1]  # 求列数
    t = np.ones((p, n))  # 生成数组盒子
    for i in range(n):
        a = data.iloc[:, i]  # 取列表第i列
        m = np.mean(a)  # 求平均值
        s = np.std(a, ddof=1)  # 求样本标准差
        for k in range(len(a)):
            t[k][i] = (a[k] - m) / s
    names = data.columns.values.tolist()  # 生成列名称的列表
    y = pd.DataFrame(t, columns=names)  # 列表整理
    return y
d = standard(data)
d.to_excel('D:/CSDN/主成分分析/python/standarddata.xlsx',
              index=None)
d = pd.read_excel('D:/CSDN/主成分分析/python/standarddata.xlsx')
def eigs(d):
    covmatrix = np.cov(d, rowvar=False)  # 求协方差矩阵
    eig1, eigvec = np.linalg.eig(covmatrix)  # 求特征值和特征向量的矩阵
    eig=np.mat(eig1)#数组转矩阵
    p = np.shape(eigvec)[0]  # 求行数
    n = np.shape(eigvec)[1]  # 求列数
    t = np.ones((p, n))  # 生成数组盒子
    for i in range(n):  # 特征向量矩阵正交化
        s = np.linspace(0, 0, p + 1)  # 生成数组盒子
        for k in range(p):  # 求得向量平方和
            s[k + 1] = s[k] + eigvec[k][i] ** 2
        sq = np.sqrt(s[p])
        for j in range(p):  # 求得正交矩阵
            t[j][i] = eigvec[j][i] / sq
    eigvectors = np.mat(t)
    return covmatrix, eig, eigvectors#分别为协方差矩阵，特征值矩阵，特征向量矩阵
covmatrix, eig, eigvectors = eigs(d)
print(covmatrix)
print(eig)
print(eigvectors)
def cut(eig, eigvectors):
    e = np.array(eig)[0]  # 向量转为一维数组
    w = sorted(e,reverse=True)  # 降序排列
    l = np.linspace(0, 0, len(w) + 1)
    for j in range(len(w)):
        l[j + 1] = l[j] + w[j] / sum(w)
    for k in range(len(w) + 1):
        if l[k] >= 0.85:
            q = int(k)  # 获得需要留下的特征向量个数
            break
    ma = np.linspace(0, 0, q)
    for c in range(q):
        ma[c] = w[c]
    eigcut = np.mat(ma)  # 获得需要的特征值向量
    r = np.argsort(-e)  # 得到降序排列的下标
    h = np.array(eigvectors)  # 矩阵转数组
    p = np.shape(h)[0]  # 求行数
    t = np.ones((p, q))  # 生成数组盒子
    f = 0
    for i in r:
        a = h[:, i]  # 取数组第i列
        for x in range(len(a)):
            t[x][f] = a[x]
        f = f + 1
        if f == q:
            break
    eigvectorscut = np.mat(t)  # 获得需要的特征向量矩阵
    return eigcut, eigvectorscut
eigcut, eigvectorscut = cut(eig, eigvectors)
print(eigcut)
print(eigvectorscut)
def mult(eigvectorscut,d):
    q = np.shape(eigvectorscut)[1]  # 求列数
    p = np.shape(d)[0]  # 求行数
    t = np.ones((p, q))  # 生成数组盒子
    dm = np.mat(d)  # 列表转矩阵
    for i in range(q):
        a = eigvectorscut[:, i]  # 取特征向量矩阵第i列
        g = np.array(dm * a)  # 获得第i个主成分并转化为数组
        for j in range(len(g)):
            t[j][i] = g[j]
    new = pd.DataFrame(t)
    return new
newdata = mult(eigvectorscut, d)
newdata.to_excel('D:/CSDN/主成分分析/python/newdata.xlsx',
                 index=None)
print(newdata)

应用

from sklearn.decomposition import PCA
import pandas as pd
data=pd.read_excel('D:/CSDN/主成分分析/python/pythondata.xlsx')
m=PCA(n_components=0.99)#数值0~0.9999表示主成分方差占比，数值大于等于1表示主成分个数
b=m.fit_transform(data)#导入训练数据，并导出降维后的数据
print(b)
a=m.explained_variance_ratio_#导出各主成分方差占比
print(a)
k=m.components_#导出特征向量矩阵
print(k)

关于sklearn包的PCA具体用法，可以CTRL+点击PCA或参考：

机器学习（一）——降维 PCA（主成分分析）的理解

PCA主成分分析以及Python实现（阅读笔记）

机器学习笔记七：使用主成分分析(PCA)对数据集进行降维

Bobo老师机器学习笔记第七课-sklearn中PCA的用法

【python】sklearn中PCA的使用方法

PCA降维原理及其代码实现（附加 sklearn PCA用法参数详解）

R实现

数据模拟

english=floor(runif(50,70,90))
math=floor(runif(50,100,150))
insurance=floor(runif(50,70,90))
politicals=floor(runif(50,70,90))
m=cbind(english,math,insurance,politicals)
write.csv(m,"D:/CSDN/主成分分析/r/rdata.csv",row.names=FALSE)

数据标准化

dat=read.csv("D:/CSDN/主成分分析/r/rdata.csv")
standard=function(dat){
  p=dim(dat)[1]
  q=dim(dat)[2]
  h=array(NA,dim = c(p,q))
  for (i in 1:q){
    a=dat[,i]
    n=length(a)
    me=mean(a)
    std=sqrt(var(english)*n/(n-1))
    for (j in 1:n){
      h[j,i]=(a[j]-me)/std
    }
  }
  y=data.frame(h)
  names(y)=colnames(dat)
  return(y)
}
m1=standard(dat)
write.csv(m1,"D:/CSDN/主成分分析/r/standarddata.csv",row.names=FALSE)

求协方差矩阵及特征值和特征向量正交矩阵

dat1=read.csv("D:/CSDN/主成分分析/r/standarddata.csv")
eigs=function(dat1){
  covmatrix=cov(dat1)
  eig=eigen(covmatrix)$values
  eigvec=eigen(covmatrix)$vectors
  return(list("covmatrix"=covmatrix,
              "eig"=eig,
              "eigvec"=eigvec))
}
eigs(dat1)

可得协方差矩阵为：

english math insurance politicals
english 0.98000000 -0.19243790 -0.01920151 -0.25995686
math -0.19243790 8.14783791 0.07170565 0.09153449
insurance -0.01920151 0.07170565 1.10495985 -0.01587398
politicals -0.25995686 0.09153449 -0.01587398 1.17423804

特征值为：

8.155126 1.349682 1.105989 0.796239

特征向量正交矩阵为：

[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] -0.02734422 0.56491144 0.07279386 0.82147941
[2,] 0.99947450 0.02691342 0.01175447 0.01371976
[3,] 0.01020816 0.01704532 -0.99683690 0.07695097
[4,] 0.01410031 -0.82453635 0.02964943 0.56485565

修剪得到累积贡献率超过85%的特征值向量和特征向量矩阵

w=eigs(dat1)
eig=w$eig
eigvec=w$eigvec
cutd=function(eig,eigvec){
  a=sort(eig,decreasing = TRUE)
  h=array(0,dim = c(1,length(a)+1))
  for (i in 1:length(a)){
    h[i+1]=h[i]+a[i]/sum(a)
  }
  for (k in 2:length(h)){
    if (h[k]>=0.85){
      r=k-1
      break
    }
  }
  ma=matrix(NA,nrow = 1,ncol = r)
  for (c in 1:r){
    ma[c]=a[c]
  }
  z=order(eig,decreasing = TRUE)
  n=dim(eigvec)[1]
  t=matrix(NA,nrow = n,ncol = r)
  f=1
  for (j in z){
    b=eigvec[,j]
    for (x in 1:length(b)){
      t[x,f]=b[x]
    }
    f=f+1
    if (f>r){
      break
    }
  }
  return(list("eigcut"=ma,
              "eigveccut"=t))
}
cutd(eig,eigvec)

修剪后的特征值向量为：

8.155126 1.349682 1.105989

修剪后的特征向量矩阵为：

[,1] [,2] [,3]
[1,] -0.02734422 0.56491144 0.07279386
[2,] 0.99947450 0.02691342 0.01175447
[3,] 0.01020816 0.01704532 -0.99683690
[4,] 0.01410031 -0.82453635 0.02964943

修剪后的特征向量与原始数据相乘得到降维后的数据

l=cutd(eig,eigvec)
eigveccut=l$eigveccut
mult=function(eigveccut,dat1){
  s=dim(dat1)[2]
  d=apply(dat1,2,as.numeric)#把数据框中类型为数值型的对象按列抽离出来
  dat1m=matrix(d,ncol = s)
  p=dim(dat1)[1]
  q=dim(eigveccut)[2]
  t=array(NA,dim = c(p,q))
  for (i in 1:q){
    a=matrix(eigveccut[,i],ncol=1)
    g=dat1m %*% a
    for (j in 1:length(g)){
      t[j,i]=g[j]
    }
  }
  new=data.frame(t)
  return(list("newdata"=new))
}
k=mult(eigveccut,dat1)
newdata=k$newdata
write.csv(newdata,"D:/CSDN/主成分分析/r/newdata.csv",row.names=FALSE)

完整代码

english=floor(runif(50,70,90))
math=floor(runif(50,100,150))
insurance=floor(runif(50,70,90))
politicals=floor(runif(50,70,90))
m=cbind(english,math,insurance,politicals)
write.csv(m,"D:/CSDN/主成分分析/r/rdata.csv",row.names=FALSE)
dat=read.csv("D:/CSDN/主成分分析/r/rdata.csv")
standard=function(dat){
  p=dim(dat)[1]
  q=dim(dat)[2]
  h=array(NA,dim = c(p,q))
  for (i in 1:q){
    a=dat[,i]
    n=length(a)
    me=mean(a)
    std=sqrt(var(english)*n/(n-1))
    for (j in 1:n){
      h[j,i]=(a[j]-me)/std
    }
  }
  y=data.frame(h)
  names(y)=colnames(dat)
  return(y)
}
m1=standard(dat)
write.csv(m1,"D:/CSDN/主成分分析/r/standarddata.csv",row.names=FALSE)
dat1=read.csv("D:/CSDN/主成分分析/r/standarddata.csv")
eigs=function(dat1){
  covmatrix=cov(dat1)
  eig=eigen(covmatrix)$values
  eigvec=eigen(covmatrix)$vectors
  return(list("covmatrix"=covmatrix,
              "eig"=eig,
              "eigvec"=eigvec))
}
w=eigs(dat1)
eig=w$eig
eigvec=w$eigvec
cutd=function(eig,eigvec){
  a=sort(eig,decreasing = TRUE)
  h=array(0,dim = c(1,length(a)+1))
  for (i in 1:length(a)){
    h[i+1]=h[i]+a[i]/sum(a)
  }
  for (k in 2:length(h)){
    if (h[k]>=0.85){
      r=k-1
      break
    }
  }
  ma=matrix(NA,nrow = 1,ncol = r)
  for (c in 1:r){
    ma[c]=a[c]
  }
  z=order(eig,decreasing = TRUE)
  n=dim(eigvec)[1]
  t=matrix(NA,nrow = n,ncol = r)
  f=1
  for (j in z){
    b=eigvec[,j]
    for (x in 1:length(b)){
      t[x,f]=b[x]
    }
    f=f+1
    if (f>r){
      break
    }
  }
  return(list("eigcut"=ma,
              "eigveccut"=t))
}
l=cutd(eig,eigvec)
eigveccut=l$eigveccut
mult=function(eigveccut,dat1){
  s=dim(dat1)[2]
  d=apply(dat1,2,as.numeric)#把数据框中类型为数值型的对象按列抽离出来
  dat1m=matrix(d,ncol = s)
  p=dim(dat1)[1]
  q=dim(eigveccut)[2]
  t=array(NA,dim = c(p,q))
  for (i in 1:q){
    a=matrix(eigveccut[,i],ncol=1)
    g=dat1m %*% a
    for (j in 1:length(g)){
      t[j,i]=g[j]
    }
  }
  new=data.frame(t)
  return(list("newdata"=new))
}
k=mult(eigveccut,dat1)
newdata=k$newdata
write.csv(newdata,"D:/CSDN/主成分分析/r/newdata.csv",row.names=FALSE)

应用

dat=read.csv("D:/CSDN/主成分分析/r/rdata.csv")
ac=princomp(dat,cor=TRUE)#用相关矩阵进行主成分分析
summary(ac)#显示各主成分方差及占比
summary(ac,loadings = TRUE)#显示各主成分方差及占比和特征向量矩阵
predict(ac)#显示变换之后的数据

ao=prcomp(dat)
summary(ao)
predict(ao)

prcomp和princomp都能实现PCA，用法和区别可以直接help或者参考：

R语言与主成分分析

R语言主成分分析法笔记

非常简单而又非常完整的R语言主成分分析实例

R语言主成分分析——prcomp VS princomp

关于 R 中 princomp 和 prcomp 的区别

这篇关于主成分分析详解和应用（python/R）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！

主成分分析详解和应用（python/R）

方法解析

python实现

数据模拟

数据标准化

求协方差矩阵及特征值和特征向量正交矩阵

修剪得到累积贡献率超过85%的特征值向量和特征向量矩阵

修剪后的特征向量与原始数据相乘得到降维后的数据

完整代码

应用

R实现

数据模拟

数据标准化

求协方差矩阵及特征值和特征向量正交矩阵

修剪得到累积贡献率超过85%的特征值向量和特征向量矩阵

修剪后的特征向量与原始数据相乘得到降维后的数据

完整代码

应用

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