無監督學習中的兩種算法，之前我們分享了聚類算法，本文來介紹下降維算法。從概念入手，了解其技術原理和特點后結合場景案例，加深我們對降維算法的應用和理解。

其實降維算法沒那么復雜，是無監督學習的一種應用，簡單來說就是：抓重點。

歡迎一起探索AI的世界。

無監督學習中比較常見的有兩類算法，一個是聚類算法，還有一個是降維算法。

關于聚類算法，我在上一篇《8000字詳解“聚類算法”，從理論實現到案例說明》中有重點說到，介紹了聚類算法中的K均值聚類算法和層次聚類算法。從基本概念說起，聊到算法實現的步驟，通過假設案例帶入實際場景。

比如，K均值聚類算法可以將客戶分為不同的群體，能幫助企業更好地了解客戶，制定更有效的營銷策略。

層次聚類算法中的AGNES算法可以將相似的文檔歸為一類，幫助企業更好地管理和分析文檔。DIANA算法可以完成學情分析，幫助學?；蚪逃龣C構更好地了解學生的學習情況，制定更有效的教學策略。

本篇，我們一起來學習了解降維算法，先從概念處入手，逐步了解其技術原理和特點，最后再結合場景案例，加深我們對降維算法的應用和理解。

全文8000字左右，預計閱讀時間15分鐘，若是碎片時間不夠，建議先收藏后看，便于找回。

照例，開篇提供本篇文章的目錄大綱，方便大家在閱讀前總攬全局，對內容框架有預先了解。

一、降維算法的基本概念

降維算法是機器學習中用于減少數據集維度的一種技術，其目的是在盡可能保留數據中有用信息的前提下，降低數據的復雜性。

減少數據集維度是指通過數學變換或特征選擇等方法，降低數據集中特征的數量或降低數據點在某個空間中的表示的維度。這一過程通常被稱為降維（Dimensionality Reduction）。

減少數據集維度的主要目的是為了簡化數據模型，提高數據處理的效率，并可能改善模型的性能。

在實際應用中，數據集往往包含大量的特征，這些特征中有的可能彼此相關，有的可能是噪聲或冗余的。如果直接在這些特征上構建模型，可能會導致模型復雜度高，訓練時間長，且容易過擬合。

正因為如此，我們需要降維算法出馬，來減少數據集維度，解決各種實際問題。

1. 降維的三大優勢

在說降維算法之前，我們先單獨聊聊降維，降維有三大優勢：去除冗余特征、降低計算復雜度、利于數據可視化。

優勢一：【去除冗余特征】

在數據中，一些特征可能是其他特征的線性組合，或者與某些特征高度相關。冗余特征不僅會增加模型的復雜性，還可能導致過擬合，降低模型的泛化能力。通過降維，我們可以去除這些冗余特征，從而簡化模型。

假設我們有一個關于房價的數據集，其中包含了房屋的大?。‵eature A）、房屋的年齡（Feature B）、房屋的臥室數量（Feature C）和房屋的衛生間數量（Feature D）。

如果我們發現Feature A和Feature B之間存在高度相關性（例如，房屋年齡越大，通常房屋面積也越大），那么Feature A就可以被Feature B所線性表示。

在這種情況下，我們可以考慮去除Feature A，因為它提供了與Feature B相似的信息。

又例如，如果我們發現Feature C和Feature D之間也存在高度相關性，這可能意味著臥室數量和衛生間數量在某種程度上是相關的（例如，在一些地區，隨著房屋面積的增加，臥室和衛生間數量也會增加）。

在這種情況下，我們可以考慮去除其中一個特征，因為它們可能包含冗余信息。

從例子中，我們通過去除一些冗余特征，就可以簡化模型，降低模型的復雜性，并可能提高模型的性能。

不過在實際應用中，選擇合適的特征去除方法需要根據數據的特點和業務需求來決定，切不可無腦照搬。

優勢二：【降低計算復雜度】

降低計算復雜度是降維可以解決的另一大問題，尤其是在處理大規模數據集時。通過減少數據集的維度，可以顯著減少模型所需的計算資源，從而加快訓練和預測的速度。

假設我們有一個關于用戶行為的數據集，其中包含了成千上萬個特征，如用戶的人口統計信息、瀏覽歷史、購買記錄等。

如果直接在這些特征上構建一個線性回歸模型，模型可能會非常復雜，訓練和預測的速度會很慢。

但是通過使用主成分分析（PCA）進行降維，我們可以將原始特征的數量減少到幾百個最重要的特征，這些特征能夠解釋大部分的方差。

在這種情況下，降維后的模型將具有更少的參數，訓練和預測的速度將顯著提高。其中，主成分分析（PCA）是降維算法中比較常見的算法之一，我們后續會講解到。

優勢三：【利于數據可視化】

降維還可以幫助我們更好地理解和可視化數據，通過將高維數據投影到二維或三維空間，我們可以更容易地觀察數據的結構和模式。

高維數據投影到二維或三維空間后，我們可以使用各種可視化工具來輔助分析，如散點圖、柱狀圖、熱力圖等，來展示數據之間的關系和模式。

假設我們有一個關于社交網絡用戶的數據集，其中包含了用戶的基本信息（如年齡、性別、地理位置等）以及他們的社交行為（如發帖頻率、互動數量、內容類型等）。這個數據集可能是高維的，包含了成百上千個特征。

為了更好地理解這個社交網絡的數據結構和用戶群體的行為模式，我們可以使用降維技術來簡化數據。

例如，我們可以使用主成分分析（PCA）將數據投影到二維空間，然后使用t-SNE進一步細化到低維空間。

t-SNE是一種基于概率的降維技術，它能夠在低維空間中保持高維空間中數據點之間的相似性。t-SNE通常用于生成數據點之間的復雜關系圖，從而更好地理解數據的結構。

通過以上的降維處理，我們可以生成一張二維的散點圖，每個點代表一個用戶，點的坐標由PCA或t-SNE算法確定。

在這個散點圖中，我們可以觀察到不同年齡、性別和地理位置的用戶的社交行為模式。

例如，我們可以看到哪些類型的用戶更活躍，哪些類型的用戶更傾向于與特定類型的內容互動。

通過這樣的數據可視化，我們可以直觀地看到用戶群體的分布和行為模式，它可以幫助我們識別目標用戶群體，了解他們的行為習慣，并據此優化用戶體驗，提高用戶參與度和滿意度。

2. 降維的兩大方法

既然降維有那么多好處，那么它又是如何在人工智能領域發揮其優勢的呢？這源于降維的兩大方法：特征選擇和特征提取。

方法一：【特征選擇】

特征選擇是從原始特征集合中選擇出一組對目標變量有較強解釋能力的特征子集的過程。這一過程的目標是去除冗余特征和不相關的特征，以簡化模型并提高模型的性能。特征選擇不改變數據本身的維度，只是簡化特征空間。

比如，基于相關性分析來實現特征選擇，通過計算特征與目標變量之間的相關系數或相關性矩陣，可以找出與目標變量相關性較高的特征。

通常選擇相關性較高的特征，去除相關性較低的特征。因為相關性較高的特征通常被認為對目標變量有較強的解釋能力，而相關性較低的特征可能與目標變量關系不大或包含冗余信息。

就拿我們剛舉例過的房價數據集來繼續假設一下吧。

房價的數據集中包含了房屋的大?。‵eature A）、房屋的年齡（Feature B）、房屋的臥室數量（Feature C）和房屋的衛生間數量（Feature D），我們的目標是預測房價。

通過相關性分析，我們計算了每個特征與房價之間的相關系數。假設我們發現Feature A（房屋的大?。┡c房價之間的相關系數為0.8，而Feature B（房屋的年齡）與房價之間的相關系數為0.5。

在這種情況下，我們可以認為Feature A與房價之間的關聯程度更高，因此選擇Feature A作為重要的特征。而Feature B與房價之間的關聯程度較低，可能包含冗余信息或其他不重要的因素。

因此，我們可能會考慮去除Feature B，或者在模型中給予較低的權重。這便是降維中的特征選擇方法在實際問題中可以運用的地方。

方法二：【特征提取】

特征提取是通過數學變換將高維數據映射到低維空間的過程，同時盡可能保留原始數據中的信息，這種方法會改變數據的維度。特征提取的目標是減少數據的復雜性，同時保持數據的主要結構和特征。

由理論代入實踐，我們來繼續假設一些案例。

假設我們有一個關于社交媒體平臺用戶生成內容的數據集，其中包含了用戶的帖子、評論、點贊、分享等互動行為，以及用戶的人口統計信息、地理位置、興趣偏好等特征。

我們期望通過數據集分析用戶行為模式，識別有影響力的內容創作者，以及發現熱門話題。

為了簡化這個高維數據集并識別出關鍵的用戶行為和內容特征，我們可以使用主成分分析（PCA）進行特征提取。

通過PCA，我們可以將原始數據投影到二維空間，生成一張散點圖。在這個散點圖中，我們可以觀察到不同用戶或內容的互動模式，以及它們如何與特定的人口統計特征或興趣偏好相關聯。

又或者，在文本數據分析中，每條帖子或評論都可以被表示為一個高維的特征向量，包括詞匯頻率、情感分析得分、主題模型等。

通過使用PCA或t-SNE進行特征提取，我們可以將文本的特征向量降低到二維或三維，生成一張關系圖。

在這個關系圖中，我們可以觀察到內容之間的相似性和差異性，從而更好地理解內容的主題分布和用戶互動模式。

通過這樣的特征提取，我們可以識別出對用戶行為和內容趨勢最重要的特征，如情感傾向、話題相關性、互動熱度等，從而簡化數據并保持數據的主要結構和特征。

這對于新媒體平臺的內容策略制定、用戶參與度提升和市場趨勢分析非常重要，因為它可以幫助他們優化推薦算法，提升用戶體驗，并制定更有效的內容營銷策略。

通過特征提取，通過數學變換將高維數據映射到低維空間，簡化數據并保持數據的主要結構和特征，可以在很多業務場景中發揮算法的魅力。

二、常見的降維算法

如果說，降維是一個目標，那么降維算法就是達到目標的具體技術或方法。降維是通過減少數據集的維度來簡化數據的過程，而降維算法則是通過數學變換或特征選擇，將這過程得以實現。

在人工智能領域，我們常用的降維算法有主成分分析（PCA）、線性判別分析（LDA）、因子分析（Factor Analysis）、局部線性嵌入（LLE）、等距映射（Isomap）、t-SNE、自編碼器（Autoencoder）等。

主成分分析（PCA）

原理：PCA通過正交變換將數據投影到新的坐標系上，使得新坐標系的前幾個主成分能夠解釋大部分的方差。

應用：PCA常用于數據可視化、特征提取和噪聲過濾。

線性判別分析（LDA）

原理：LDA旨在找到投影方向，使得不同類別的樣本盡可能分開，而同類的樣本盡可能聚集。

應用：LDA常用于特征選擇和分類任務，特別是在需要考慮不同類別間差異的情況下。

因子分析（Factor Analysis）

原理：因子分析類似于PCA，但它試圖找到數據的潛在因子結構，并允許因子之間存在相關性。

應用：因子分析常用于心理學、市場研究等領域，用于發現數據中的潛在維度。

局部線性嵌入（LLE）

原理：LLE是一種非線性降維方法，它試圖保持數據在低維空間中的鄰近性關系。

應用：LLE適用于發現非線性數據中的結構，常用于圖像和文本數據的降維。

等距映射（Isomap）

原理：Isomap是一種基于流形的降維技術，它通過保持數據點之間的局部距離關系來降低數據的維度。

應用：Isomap適用于高維空間中的數據，特別是在數據點之間存在復雜非線性關系時。

t-SNE

原理：t-SNE是一種基于概率的降維技術，它試圖在低維空間中保持高維空間中數據點之間的相似性。

應用：t-SNE常用于生成數據點之間的復雜關系圖，從而更好地理解數據的結構，特別是在圖像和文本數據中。

自編碼器（Autoencoder）

原理：自編碼器是一種神經網絡，它試圖通過編碼器將數據編碼到一個低維空間，然后通過解碼器重建原始數據。

應用：自編碼器可以用于無監督的降維，特別是在數據量較大時，也常用于特征學習和數據去噪

降維算法各有優缺點，適用于不同的應用場景。在實際應用中，選擇合適的降維算法需要根據數據的特點和降維的目的來決定。

為了能更清晰透徹地了解降維算法，接下來我們就取最常見的主成分分析（PCA），圍繞這一算法展開進一步地深入解讀。

1. 主成分分析（PCA）是什么？

我們從降維的概念中已知降維可以減少數據集的維度，同時保留數據集中的重要信息。

主成分分析（PCA）作為降維技術之一 ，它通過線性變換將原始數據映射到一個新的坐標系中，在新的坐標系中，數據的方差被最大化。

這樣做的目的是為了找到數據中最重要的特征或者主成分，簡化數據的分析和可視化過程。

PCA可以去除數據中的冗余特征，減少數據的存儲和處理成本，也可以用于圖像識別、語音識別等模式識別任務。

2. PCA的工作原理和步驟

主成分分析（PCA）的實現步驟主要分5步完成，我們可以從其工作原理和步驟中，進一步了解PCA的特點。

【1.數據標準化】

數據標準化是數據預處理的一個重要步驟，它涉及到將數據集中的每個特征轉換為具有零均值和單位方差的分布。首要的就是對原始數據進行標準化處理，讓每個特征的均值為0，標準差為1。

其目的是將原始數據轉換為具有相同尺度的標準化數據，以消除不同特征之間的量綱差異，確保各個特征對主成分分析的影響權重相同，避免某些特征的方差過大對主成分分析結果產生影響。

數據標準化的計算過程大致分三步：均值移除、標準差計算、數據標準化。

數據標準化后，每個特征的均值為0，標準差為1，從而保證了數據的相對一致性，有利于主成分分析的準確性和穩定性。

【2.計算協方差矩陣】

PCA通過計算數據集的協方差矩陣來確定數據之間的相關性。協方差矩陣表示了數據中各個特征之間的相關性程度，可通過對角線元素和非對角線元素進行進一步分析，得出結論。

在直言協方差矩陣前，我們要重溫一些數學基礎知識，相信大家上學時，都接觸過方差和協方差。

方差是描述隨機變量分布的一種統計量，它衡量了隨機變量的取值偏離其均值的程度。在數學上，方差表示了每個樣本與均值之間的差異的平方的平均值。方差越大，意味著樣本的取值越分散；方差越小，意味著樣本的取值越集中。

方差的計算公式如下：

而協方差，是衡量兩個隨機變量（或特征）變異程度的一種方式，它描述了兩個變量如何一起變化。協方差可以是正的、負的或零，正協方差表示兩個變量正相關，負協方差表示它們負相關，零協方差表示它們不相關。

協方差計算中，對于兩個隨機變量X和Y，它們的協方差可以通過以下公式來表示：

再就是計算協方差矩陣，對于數據集中的所有特征，我們需要計算每對特征之間的協方差，這將形成一個協方差矩陣。這個矩陣的對角線元素是每個特征的方差，表示該特征的分散程度。非對角線元素表示了不同特征之間的協方差，表示了不同特征之間的相關性。

協方差矩陣在PCA中的應用是為了找到能夠最大程度地保留數據變異性的主成分。通過分析協方差矩陣，我們可以確定哪些特征之間存在較強的相關性，并據此進行降維。

【3.計算特征值和特征向量】

對協方差矩陣進行特征值分解，得到特征值和對應的特征向量。特征值表示了數據集中各個主成分的重要程度，而特征向量則表示了每個主成分的方向。

在特征值分解后，我們可以按照特征值的大小順序來確定主成分的重要性，因為特征值越大，對應的主成分在數據中所解釋的方差就越大。換句話說，特征值越大的主成分所包含的信息量越豐富，對數據集的整體變化越具有代表性。

特征向量指示了數據集在每個主成分方向上的變化趨勢。換句話說，每個特征向量對應于一個特征值，它定義了一個主成分在數據空間中的方向。因此，特征向量是我們理解主成分在數據中如何分布和變化的關鍵。

特征值和特征向量的結果對于理解數據的內在結構、進行數據降維以及構建高效的機器學習模型至關重要。

它們可以幫助我們識別出最重要的數據特征，進行特征選擇?；蛘咄ㄟ^保留最大的幾個特征值對應的特征向量，實現數據的降維，簡化模型。

它們還可以理解不同特征之間的關系，進行數據可視化和探索性數據分析。在某些情況下，特征值和特征向量還可以用于數據清洗，識別和去除噪聲或異常值。

在Python中，可以使用NumPy庫來計算矩陣的特征值和特征向量。以下是一個簡單的示例代碼：

在這個示例中，我們導入NumPy庫，并創建了一個示例矩陣 A。然后，使用 np.linalg.eig() 函數來計算矩陣 A 的特征值和特征向量。這只是一個簡單的示例，實際應用中，還需要根據實際情況做出靈活調整。

【4.選擇主成分】

根據特征值的大小，選擇前k個最大的特征值對應的特征向量作為新的主成分。這些主成分捕獲了數據中最顯著的變化方向，并且能夠保留大部分數據的信息。

通常，選擇的k值是降維后的維度，即最終保留的主成分個數。k 代表了降維后數據的新維度數。選擇 k 個主成分意味著我們將原始數據從高維空間投影到由 k 個主成分定義的低維空間。

比如說，我們有一個包含1000個樣本和50個特征的數據集。通過PCA分析，我們計算出了協方差矩陣的特征值和特征向量。我們發現前5個特征值遠大于其他特征值，因此我們選擇這5個特征值對應的特征向量作為主成分。這意味著我們將數據從50維降維到5維，同時保留了數據中的大部分信息。

【5.投影數據】

投影數據就是將原始數據投影到選定的主成分上，得到降維后的數據集。

這一步實現了數據的降維，也是主成分分析（PCA）中的最后一個步驟：將數據從原始的特征空間轉換到新的特征空間。

我們先理解一下，什么是投影。在數學上，投影是一種將數據從一個空間轉換到另一個空間的過程。在PCA中，我們將原始數據從原始特征空間（高維空間）投影到由主成分定義的新特征空間（低維空間）。

對于原始數據集中的每個樣本，我們需要計算它在每個主成分上的投影。這個過程可以使用以下公式表示：

通過將每個樣本在所有主成分上的投影相加，我們可以得到降維后的數據集。這個數學過程可以表示為：

完成計算后，接下來就是數據轉換，通過上述投影過程，每個樣本都被轉換到了新的特征空間，這個空間由選定的主成分定義。在新的特征空間中，每個樣本都由主成分的線性組合表示，從而實現了數據的降維。

通過投影，我們可以得到降維后的數據集，從而簡化數據并保留數據中的關鍵信息。這一步可以讓數據集更加簡潔、易于理解，也適合用于后續的數據分析和建模任務。

通過以上五步，從數據標準化直到投影數據，我們詳細講解了主成分分析（PCA）的實現過程。PCA的應用非常廣泛，包括但不限于數據可視化、特征提取、數據壓縮、過濾噪聲等。

知其然也知其所以然，知其原理后方可結合應用場景解決問題。接下來，我們不妨看看降維算法在實際場景中的案例應用。

三、場景案例-人臉識別

別小看降維算法，其貌不揚的一堆數學公式和邏輯關系可以解決很多業務問題。

就拿我們身邊再熟悉不過的人臉識別場景為例，降維算法可以用于特征提取，幫助區分不同人的面部特征，提高識別的準確性。

眾所周知，人臉識別已經運用在了各行各業，刷臉支付，門禁系統，銀行轉賬，檢票系統等等。

同時，科技也是把雙刃劍，人工智能（AI）帶來便利和高效，也引發了越來越多的問題，比如“AI換臉”問題。有新聞報道，泰勒·斯威夫特（Taylor Swift）便是受害者之一。由AI合成的霉霉“不雅照”在國外社交瘋傳，帶來了相當惡劣的影響。

科技是中性的，我們作為AI的使用者，要致力于將AI運用在有助于社會發展，為人類謀福祉的領域中去，少動一些蠅營狗茍的歪心思。

降維算法在人臉識別的落地應用中，我們最熟悉的場景之一就是高鐵檢票了。我們在檢票環節，需要你刷身份證進站的同時還需通過人臉識別。

高鐵站的人臉識別檢票系統，不僅需要承載大量的人臉數據，還需要保證高質量的準確性。旅游高峰期，高鐵站的客流量當日便可沖破千萬，而每一張臉在初入系統時都具有高維特征。

所以，人臉識別中的降維算法不僅需要處理和分析海量的圖像數據，還需要在非常短的時間內提取出人臉的關鍵特征，在降維之后依舊保證準確度。

我們不妨就來拆解一下，高鐵檢票系統中的人臉識別，是如何通過降維算法，準確地識別旅客的身份，大大提高檢票效率和檢票體驗的。

就在我們站在檢票口的那一瞬間，高鐵檢票系統會使用高清攝像頭捕捉旅客的面部圖像。這些圖像通常包括旅客的正面臉部，以便進行準確的識別。

為了提高識別的準確性和魯棒性，需要對采集到的圖像進行預處理。這包括灰度化、歸一化、去噪和邊緣增強等步驟，以改善圖像質量并標準化數據。

圖像數據預處理后，就可以通過降維算法進行特征提取。這里補充一下，在實際應用中，特征提取往往不會依賴單一算法實現，特別是像高鐵檢票這類大量又復雜且還需高準確度的系統，只不過我們本篇重點說的是降維算法，所以會以降維算法為重點來講述。

如果待識別的面部數據復雜因素過多，就會影響識別系統的特征提取準確度，比如有時候你戴上眼鏡或者戴著帽子時，系統就容易識別錯誤。

特性提取后，提取出的特征需要被編碼成一個緊湊的向量，以便于后續的識別和匹配操作。

接下來就是系統識別決策環節，如果圖像的特征編碼與某個已注冊旅客的特征編碼足夠相似，系統將認為該旅客是已注冊的旅客，并允許其通過檢票口。

此時，檢票窗口會反饋識別成功，檢票門閘會自動打開，你就可以順利通行啦。

沒想到吧，就在你進入檢票口到通過檢票口的短短幾秒間，人臉識別系統就借助降維算法，完成了圖像采集、預處理、特征提取、特征編碼、編碼比較、識別決策等一長串自動化流程。

不僅如此，人臉識別技術涉及到旅客的生物識別信息，因此安全性至關重要。高鐵檢票系統通常會采用加密技術和安全協議來保護旅客的數據，并確保系統的安全性。

四、最后總結

寫在最后，我們來總結一下，本篇主要圍繞降維算法展開介紹。

降維算法屬于無監督學習中的方法。無監督學習不需要標簽數據來進行訓練，而是通過數據本身的特性來發現數據中的模式和結構。想了解無監督學習的朋友，可以看看這篇《現在入門“AI無監督學習”還來得及（9000字干貨）》

降維算法就是無監督學習的一種應用，其核心目的是通過減少數據集的維度來簡化數據，同時盡可能保留原始數據中的關鍵信息。

降維有三大優勢和兩大方法。三大優勢指的是去除冗余特征、降低計算復雜度、利于數據可視化。兩大方法則是特征選擇和特征提取。

在常見的降維算法中，主成分分析（PCA）的應用非常廣泛，本篇剖析了PCA的工作原理和實現步驟。在場景案例中，以人臉識別為例，介紹了降維算法在檢票系統的人臉識別環節是如何發揮又快又好的價值的。

由此可見，未來已來，AI就在我們身邊，算法也并沒有我們以為的那么高不可攀，只要我們保持開放包容的心態，去學習，去接納，就可以讓AI幫助我們解決很多問題。