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降维系列：
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主成分分析（PCA） 在很多教程中做了介绍，但是为何通过协方差矩阵的特征值分解能够得到数据的主成分？协方差矩阵和特征值为何如此神奇，我却一直没弄清。今天终于把整个过程整理出来，方便自己学习，也和大家交流。
以二维特征为例，两个特征之间可能存在线性关系的（例如这两个特征分别是运动的时速和秒速度），这样就造成了第二维信息是冗余的。PCA的目标是为了发现这种特征之间的线性关系，检测出这些线性关系，并且去除这线性关系。
还是以二维特征为例，如下图。特征之间可能不存在完全的线性关系，可能只是强的正相关。如果把x-y坐标分解成u1-u2坐标，而u1轴线上反应了特征的主要变化（intrinsic），而u2的特征变化较小，其实可以完全理解为一些噪声的扰动而不去考虑它。PCA的任务就是找到u1和u2。
将每一维特征的均值中心化，方差归一化。
特征的主方向，就是特征幅度变化最大的方向（“major axis of variation”）。这一点理解很重要。从反面理解，幅度变化最小的方向就是没有变化，或者非常非常小的变化（可以忽略的变化），相对来说可利用价值最小，最可以忽略。而为了找到特征变化最大的方向，假设单位方向矢量为u，则特征点x在u方向的投影点x’距离原点的距离为d=xTu（第一次错误地写成了d=x，感谢@zsfcg的留言，现已改正）。所有的样本点都在一个方向投影后，他们就都在同一条直线上了。而要比较它们之间变化的程度，只要比较d的方差就行。方差最大的u对应的方向就是我们要寻找的主方向（也就是说PCA目标就是找方差大的方向）。因此，我们的目标函数就成为了：
（1）
其中x的上标i表示数据集中的第i个样本，m表示数据集中的样本总数。（因为x已经中心化了，所以xu的均值也为0，因此xu的平方只和就是方差。）
括号中的一项十分熟悉，就是协方差矩阵Σ！终于知道协方差矩阵是怎么来的了。再看一看上面的式子，协方差矩阵与投影的方向无关，之于数据集中的样本有关，因此协方差矩阵完全决定了数据的分布及变化情况（请和自相关矩阵区别）。
目标函数如下：
用拉格朗日乘数法求解上面的最大化问题，很容易得到：
看见没？！u就是Σ的特征向量，λ就是特征值。我们再把（3）代入（2），目标函数就变成了
（4）
可见，可以通过协方差矩阵的迹衡量方差的大小。最大的特征值λ（以及对应的特征向量u）决定了数据变化最大的方向。u就是这个单位方向。因此PCA的求解过程就是对协方差矩阵进行特征值分解，并找到最大的几个特征值的过程。
再后面的过程就是由最大的k个特征值对应的特征向量组成一组新的基（basis），让原特征对这个新的基投影得到降维后的新特征。这个过程很多教程都介绍的很清楚了，我就不描述了。
不过我还是想补充一下矩阵及其特征值的意义。矩阵应理解为一种空间变换（从一个空间到另一个空间的变换）。矩阵M是m×n维的，如果m=n则变换后空间维数不变，如果n<m则是降维了。我们考虑m=n的方阵。对M进行特征值分解，得到一组新的基，这组基可以理解为m维空间下的一组新的基坐标（引入它是因为这组基坐标是一种更有效的表达Rm维空间的方式），而对应的特征值，就是投影在基坐标下相应维的响应程度。如果特征值为0，代表在这一维下没有相应，不管是多少，乘过来都是0。特征值如果很接近0，那么任何数在这一维下投影后都会变小很多。所以从降维的角度考虑，可以将这一维忽略（也就是PCA中保留前k个特征值的目的）。奇异值分解也是同样的道理。
PCA其实是最简单的降维方法之一了，很明显的劣势是它仅去除数据之间的线性相关性。对线性的改善往往通过kernel技术拓展到非线性的应用上。另外，PCA的这种降维不一定有助于分类，用于分类的降维方法之一就是LDA。从另一方面说，PCA是一种线性投影，保留了数据与数据之间的欧式距离，即原来欧式距离大的两点在降维后的空间中距离也应大（这样才好保证方差大）。而事实上数据有可能呈现某种流型结构，用PCA降维后数据将不能保持原有的流型结构。在这一方面常用的非线性降维方法是Locally linear embedding和Laplacian Eigenmaps，如下图所示：
PCA的另一种推导方式是最小化投影后的损失（把降维理解为压缩，压缩后还原所得到的误差最小）,在这篇文章中也有具体介绍，我也不多说了。
写到这里，才发现我啥也没说，都是提供了各种文献的链接
。
另外，关于特征值和特征向量的更深理解，可以看本文。
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jiang1st2010
原文地址：http://blog.csdn.net/jiang1st2010/article/details/8935219
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原文地址：http://www.cnblogs.com/yymn/p/4589637.html
