[线性代数] 矩阵白化
2013-11-25 22:17:22 kuang_liu 阅读数 3735
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本文链接：https://blog.csdn.net/kuang_liu/article/details/16951461
给一个任意矩阵 X，一般情况下它的协方差矩阵并不是对角矩阵。矩阵白化就是用一个白化矩阵 A，使 Y = A * X 的协方差矩阵转化为对角矩阵。
这里首先指出 Y = A * X 成立的前提是 X 中的元素是按列排列的，如果 X 按行排列，Y = X * A。
1. 数学推导
如果数据按行排列则协方差矩阵的定义是（假设 X is already zero-mean）：
我们的目标是找到白化矩阵 A 使 cov(Y) 为对角矩阵。为了简化，下面的推导过程中省略了前面的系数 1/(m-1)，U 和 D 分别是 cov(X) 的特征向量和特征值对角矩阵：
结论就是如果数据按行排列，白化矩阵 A 为：
Y = X * A。
如果数据按列排列，白化矩阵 A 为：
Y = A * X。
目的：白化处理是为了去除信号的相关性，设白化矩阵为V，则对中心化的数据X用V做线性变换，得到的新的信号满足不相关且为单位方差。
V的求解过程：
1.获得X和X转置矩阵的点积A。
2.求解A的特征值D和特征向量E。
3.构造对角矩阵（左上右下）D2，对角线上的元素为D的值。
4.白化矩阵V就是矩阵D2的平方根与E的转置矩阵的点积。
5.求得V与X的点积就为X白化处理的矩阵。
示例：其中X为2*500的矩阵
X_mean = X.mean(axis=-1)
X -= X_mean[:, newaxis]
#whiten
A = dot(X, X.transpose())
D , E = linalg.eig(A)
D2 = linalg.inv(array([[D[0], 0.0], [0.0, D[1]]], float32))
D2[0,0] = sqrt(D2[0,0]); D2[1,1] = sqrt(D2[1,1])
V = dot(D2, E.transpose())
return dot(V, X), V
深度学习入门---PCA，白化 Python实现
2017-08-10 10:31:56 Jiede1 阅读数 1413更多
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深度学习入门—PCA，白化已经完整阐述了PCA和白化算法的原理，这篇博客更新其算法的Python实现。代码有很完整的注释。
#implement PCA
file=open(‘/notebooks/pcaData.txt‘,‘r‘)
dataSet=[]
for text in file:
tt=text.strip().split()
line=[]
for t in tt:
line.append(float(t))
dataSet.append(line)
dataSet=np.array(dataSet)
dataSet.shape #(2,45)
import matplotlib.pylab as plt
%matplotlib inline
#画出原数据
plt.figure(1)
plt.scatter(dataSet[0,:],dataSet[1,:])
plt.title("origin data")
#计算协方差矩阵sigma，以及特征向量矩阵u
sigma=dataSet.dot(dataSet.T)/dataSet.shape[1]
print(sigma.shape) #(2,2)
[u,s,v] = np.linalg.svd(sigma)
print(u.shape) #(2,2)
#画出两个主成分方向
plt.figure(2)
plt.plot([0, u[0,0]], [0, u[1,0]])
plt.plot([0, u[0,1]], [0, u[1,1]])
plt.scatter(dataSet[0,:],dataSet[1,:])
#PCA转换数据,不降维
xRot=u.T.dot(dataSet)
xRot.shape #(2,45)
#画出PCA转换后的数据
plt.figure(3)
plt.scatter(xRot[0,:], xRot[1,:])
plt.title(‘xRot‘)
k = 1; #降维度为1
#PCA降维，xRot[0:k,:] 为降维度后的数据
xRot[0:k,:] = u[:,0:k].T .dot(dataSet)
#还原数据
xHat = u .dot(xRot)
print(xHat.shape)
plt.figure(4)
plt.scatter(xHat[0,:], xHat[1, :])
plt.title(‘xHat‘)
#PCA Whitening
# Complute xPCAWhite and plot the results.
epsilon = 1e-5
#这部分用到了技巧，利用s的元素运算后（防止数据不稳定或数据溢大，具体看原理），再恢复对角矩阵。具体见diag函数
xPCAWhite = np.diag(1./np.sqrt(s + epsilon)) .dot(u.T .dot(dataSet))
plt.figure(5)
plt.scatter(xPCAWhite[0, :], xPCAWhite[1, :])
plt.title(‘xPCAWhite‘)
#ZCA白化
xZCAWhite = u .dot(np.diag(1./np.sqrt(s + epsilon))) .dot(u.T .dot(dataSet))
plt.figure(6)
plt.scatter(xZCAWhite[0, :], xZCAWhite[1, :])
plt.title(‘xZCAWhite‘)
plt.show()- 1
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其中，导入的数据pcaData.txt文件数据为：
-6.7644914e-01 -6.3089308e-01 -4.8915202e-01 -4.8005424e-01 -3.7842021e-01 -3.3788391e-01 -3.2023528e-01 -3.1108837e-01 -2.3145555e-01 -1.9623727e-01 -1.5678926e-01 -1.4900779e-01 -1.0861557e-01 -1.0506308e-01 -8.0899829e-02 -7.1157518e-02 -6.3251073e-02 -2.6007219e-02 -2.2553443e-02 -5.8489047e-03 -4.3935323e-03 -1.7309716e-03 7.8223728e-03 7.5386969e-02 8.6608396e-02 9.6406046e-02 1.0331683e-01 1.0531131e-01 1.1493296e-01 1.3052813e-01 1.6626253e-01 1.7901863e-01 1.9267343e-01 1.9414427e-01 1.9770003e-01 2.3043613e-01 3.2715844e-01 3.2737163e-01 3.2922364e-01 3.4869293e-01 3.7500704e-01 4.2830153e-01 4.5432503e-01 5.4422436e-01 6.6539963e-01
-4.4722050e-01 -7.4778067e-01 -3.9074344e-01 -5.6036362e-01 -3.4291940e-01 -1.3832158e-01 1.2360939e-01 -3.3934986e-01 -8.2868433e-02 -2.4759514e-01 -1.0914760e-01 4.2243921e-01 -5.2329327e-02 -2.0126541e-01 1.3016657e-01 1.2293321e-01 -3.4787750e-01 -1.4584897e-01 -1.0559656e-01 -5.4200847e-02 1.6915422e-02 -1.1069762e-01 9.0859816e-02 1.5269096e-01 -9.4416463e-02 1.5116385e-01 -1.3540126e-01 2.4592698e-01 5.1087447e-02 2.4583340e-01 -5.9535372e-02 2.9704742e-01 1.0168115e-01 1.4258649e-01 1.0662592e-01 3.1698532e-01 6.1577841e-01 4.3911172e-01 2.7156501e-01 1.3572389e-01 3.1918066e-01 1.5122962e-01 3.4979047e-01 6.2316971e-01 5.2018811e-01- 1
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