- Python机器学习算法与应用
- 邓立国
- 386字
- 2020-11-23 14:57:14
2.4.2 主成分分析的几何解释
假设有n个样品,每个样品有两个变量,即在二维空间中讨论主成分的几何意义。设n个样品在二维空间中的分布大致为一个椭圆,如图2.2所示。

图2.2 主成分几何解释图
将图2.2中的坐标系进行正交旋转一个角度θ,使其椭圆长轴方向取坐标y1,在椭圆短轴方向取坐标y2,旋转公式为
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(2.47)
写成矩阵形式为:

(2.48)
其中U为坐标旋转变换矩阵,是正交矩阵,即有U'=U-1,UU'=I,即满足。
经过旋转变换后,得到图2.3所示的新坐标系。

图2.3 经过旋转变换后得到的新坐标系
新坐标系中的y1、y2有如下性质:
(1)n个点的坐标y1和y2的相关几乎为零。
(2)二维平面上n个点的方差大部分都归结到y1轴上,而y2轴上的方差较小。
y1和y2称为原始变量x1和x2的综合变量。由于n个点在y1轴上的方差最大,因而将二维空间的点用y1轴上的一维综合变量来代替,所损失的信息量最小,由此称y1轴为第一主成分。y2轴与y1轴正交,有较小的方差,称为第二主成分。