PCA降维的维度问题

来源：10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四）

carrickeane

2020-04-05

老师好，想确认一下PCA(n_components=200)中这个200是按每张的feature数量降维？还是按照图片数量降维?
我把n_components一旦改为超过230后，会有截图中的错误，即：

ValueError: n_components=250 must be between 0 and min(n_samples, n_features)=230 with svd_solver='full'

看起来现在的写法像是按照图片数量降维而不是按照每张图片的feature数量降维？
图片描述

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flare_zhao

2020-04-06

已采纳

同学你好，这是个好问题。PCA降维实现的依旧是对features的减少，而不是样本数，这个你要记住。因此降维之后的样本数量是不变的，feature数量会变少。

为什么pca降维后feature数量多余样本数量会报错？这是算法本身决定的，要求降维后的feature数量少于样本数：

思考pca降维的原理，如果要降到n维，那就需要构建一个n维德投影空间，而这个投影空间是要通过n+1个样本数量决定的，如果样本数量太少，那就无法得到一个有效的投影空间。举个最简单的例子：

把数据点投影到一条直线上，理解为投影到一维空间，那就需要有两个或两个以上的点，这样才能确定一条直线，使样本到直线德距离之和最小，如果只有一个点，那是有无数条直线的。因此需要样本数量大于一。

//img.mukewang.com/szimg/5e8a8df4099726c903420301.jpg

flare_zhao

lz1800

加油哈

2020-04-14

共6条回复

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