今天聊聊PCA算法。
PCA（Principal Component Analysis），主成分分析，是什么玩意呢？
就是一个将一个n维的特征数据降低到k维的算法。
有小伙伴就要问了，说我的特征也就几十个吖，这样做有什么用吖？
那确实没什么卵用，对于维度太低的数据，PCA确实起不到什么大的作用，但是也可以作为一个特征清洗的前置，可能会有一点点提升喔。
但是现在很多数据动辄几千维几万维，甚至几百万维，在这种情况下，不对数据进行降维就交给其他的机器学习模型，可能学个几年都学不出来，这是非常有可能的。所以在这种场景下，数据降维变得特别重要。
那怎么降呢？降维不就损失一些特征了吗？那还怎么把他们区分开吖？那我大数据不就变成小数据了？
确实降维会造成一些信息的损失，所以我们也要尽量避免信息过多损失。但是你还真别说，有时候信息的损失，会顺便带走一些噪声，效果反而更好，这也说不定。
总之，安心安心，数据量不会变小，只是把现有的n维空间的数据，映射到k维的超平面上面去。比如从二维的面，映射到一维的线上面去，而且这样做并不妨碍把他们分开，这不就达到降维的目的了吗？
是的，其实PCA就是在做这样的事情，只是维度太高可能不太好想象，但是总体就是跟上面是一样的。
PCA就是在尽量少降低样本之间的可分类性的同时，去将数据进行降维。那怎么做呢？这个时候要谈到一个东西叫协方差，就是两个变量之间的相关性，数值越大代表两个变量的趋势是同向的，为负值代表两个变量的趋势是相反的，数值为0代表不相关。
好了，那这样代表什么呢？就是如果两个变量他们之间的正相关性非常强，那我就可以理解去掉他们其中一个，对我的结果并不会造成什么非常大的影响，总体数据还是可分的，而且还少了一个维度的数据，模型训练起来也比较快。
举个🌰。
在我们实际统计的过程中，拿到两个特征。一个是买书数量，一个是买书开销。根据经验，这两个特征应该是正相关的嘛，这两个都是代表着一个趋势，买书数量越多一班来说买书开销越大，所以就算去掉其中一个也不会对分类结果造成比较大的影响（硬造的例子，不要吐槽）。
好了终于要正儿八经说PCA的事情了。
假设有m条数据，n个特征，需要降低到k个特征。原始数据表示为一个m*n的矩阵X。
PCA分六步走。（下面图里计算结果是错的，计算过程是对的，懒得重做）
1、对矩阵X进行转置。
2、矩阵进行零归均值化。
3、对X进行变换，也就是Cov = X * X.T / m，得到协方差矩阵
4、对协方差矩阵进行求特征值，进行对角化。
5、对特征值按行进行排序，然后取前k项得到矩阵K。
6、Y=KX则成为降维后的的矩阵。
其实整体来说就三步是核心，求协方差矩阵，求特征值，对特征值排序取前k。至于说k这个参数怎么取呢，业界的经验值是90% - 95 % 特征值，没什么权威的说法，只能说看情况。
PCA是一个无监督的算法，有什么特征值特别多的，丢进去看看呗，反正又不亏。
好了到这里PCA也就讲完了，下面讲点什么好呢？大家再留言告诉我吧。
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