Python機器學習算法實現

Author：louwill

Machine Learning Lab

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? ? 線性判別分析（Linear Discriminant Analysis，LDA）是一種經典的線性分類方法。注意機器學習中還有一種用于NLP主題模型建模的潛在狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation）也簡稱為LDA，大家在學習的時候注意區分。不同于上一講談到的PCA降維使用最大化方差的思想，LDA的基本思想是將數據投影到低維空間后，使得同一類數據盡可能接近，不同類數據盡可能疏遠。所以，LDA是一種有監督的線性分類算法。

LDA原理與推導

下圖描述了PCA和LDA直觀上的區別。

我們來看LDA的基本原理推導。給定數據集，其中、、分別表示為第類數據的集合、均值向量和協方差矩陣。假設將上述數據投影到直線上，則兩類樣本的中心投射到直線上的投影分別為和，考慮所有樣本投射情況下，兩類樣本的協方差分別為和。由于直線為一維空間，上述值均為實數。

現在我們的優化目標是使同類樣本的投影點盡可能相近，異類樣本投影點盡可能遠離。要讓同類樣本的投影點盡可能相近，我們可以使同類樣本投影點的協方差盡可能的小，即盡可能小。異類樣本投影點盡可能遠離，可以使得類中心點之間的距離盡可能大，即盡可能大。同時考慮這兩個優化目標的情況下，我們可以定義最大化目標函數：

定義類內散度矩陣：定義類間散度矩陣：

則上述優化目標可改寫為：

上式即為LDA最終要優化的目標。現在問題在于我們要如何求出。這里可以令，則上述優化式可表示為：

?
?

根據條件約束優化求解的拉格朗日乘子法，上式等于：

令

并代入到可得：

考慮到矩陣數值解的穩定性，我們可以對其進行奇異值分解，即：

最后求其逆即可得到。

根據上述推導，我們可以整理LDA完整的算法流程為：

• 對數據按類別分組

• 分別計算每組樣本的均值和協方差

• 計算類間散度矩陣

• 計算均值差

• SVD方法計算類間散度矩陣的逆

• 根據計算。

• 計算投影后的數據點

讀者還可以自行考慮將LDA推廣到多分類情況，這里不再展開推導。

LDA基本實現

? ?按照前述LDA算法流程，我們可以給基于numpy來實現一個簡單的LDA模型?；娟P? ? ?鍵點包括計算分組均值與協方差、類間散度矩陣和SVD分解等。具體實現過程如下代? ? ?碼所示：

import numpy as npclass LDA():def __init__(self):self.w = Nonedef calculate_covariance_matrix(self, X, Y=None):# 計算協方差矩陣m = X.shape[0]X = X - np.mean(X, axis=0)Y = X if Y == None else Y - np.mean(Y, axis=0)return 1 / m * np.matmul(X.T, Y)# 對數據進行向量轉換def transform(self, X, y):self.fit(X, y)X_transform = X.dot(self.w)return X_transform# LDA擬合過程def fit(self, X, y):# 按類劃分X0 = X[y == 0]X1 = X[y == 1]# 分別計算兩類數據自變量的協方差矩陣sigma0 = self.calculate_covariance_matrix(X0)sigma1 = self.calculate_covariance_matrix(X1)# 計算類內散度矩陣Sw = sigma0 + sigma1# 分別計算兩類數據自變量的均值和差u0, u1 = X1.mean(0), X2.mean(0)mean_diff = np.atleast_1d(u0 - u1)# 對類內散度矩陣進行奇異值分解U, S, V = np.linalg.svd(Sw)# 計算類內散度矩陣的逆Sw_ = np.dot(np.dot(V.T, np.linalg.pinv(S)), U.T)# 計算wself.w = Sw_.dot(mean_diff)# LDA分類預測def predict(self, X):y_pred = []for sample in X:h = sample.dot(self.w)y = 1 * (h < 0)y_pred.append(y)return y_pred

本文只給出二分類的LDA的推導和基本實現，讀者可自行將其推廣到多分類的情形，這里不做過多展開。sklearn中為LDA算法提供了sklearn.lda.LDA接口可供調用，實際應用時直接調用該接口即可。

參考資料：

周志華 機器學習?

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的【机器学习基础】数学推导+纯Python实现机器学习算法27：LDA线性判别分析的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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