主成分分析的实例及其在平台的实现

时间：2022-02-12 理论教育版权反馈

【摘要】：这一结果证明了主成分（得分）的均值为0、方差为其协方差矩阵的对应特征值。剩余的未能在第一主成分中表达出的信息包含在第二主成分中。由于和是经自标度化预处理后的甲苯、二甲苯含量，即使第一主成分反算得到的和相等，换算回去的苯及二甲苯实际含量是不一样的。由表6－8还可以看出，第一主成分的方差等于矩阵的协方差矩阵

6.2　主成分分析的实例及其在MATLAB平台的实现

只要准备好原始数据矩阵X，就可以在MATLAB平台通过调用函数princomp（X）来实现主成分分析。

例6－2　有三个变量x₁，x₂与x₃（m＝3），其16次（n＝16）观测值见表6－3。

表6－3　变量间存在高度相关性的数据矩阵

首先将数据矩阵X导入MATLAB中。

第一步，在Excel文件中生成数据矩阵X并将其保存在MATLAB work子目录下。

第二步，在MATLAB的界面选择“open file”图标双击，在“文件类型”框中选择“All Files（＊.＊）”，然后选择work子目录下的X.xls文件，会出现如图6－4所示界面

图6－4　MATLAB下数据导入界面

双击上面界面中的“打开”按钮，会出现如图6－5所示界面。

图6－5　MATLAB下数据导入界面

双击图6－5中的“Finish”按钮，MATLAB界面会出现如下文字

Import Wizard created variables in the current workspace.

表示数据文件X.xls已经导入到MATLAB的workspace工作目录中（所有MATLAB计算的输入和输出数据均保存在此目录下）。

在MATLAB的command window下键入如下命令

＞＞Rx＝corrcoef（X）；%计算矩阵X的相关系数矩阵并存放在Rx中

得相关系数矩阵

由相关系数矩阵可知，x₁与x₃之间相似系数为0.994，这表明这两个变量相关程度很高，说明原始数据矩阵X存在高度线性相关，有必要采用主成分分析进行信息压缩，消除变量x₁与x₃之间的相关性。

在MATLAB的command window下键入如下命令

＞＞xx＝autoscaling（X）；%对原始变量进行自标度化预处理并存放在xx矩阵中

在MATLAB的view窗口下打开“workspace”栏，会出现如图6－6所示界面。

图6－6　MATLAB下的workspace界面

此时MATLAB中的workspace目录里有前面导入的原始数据文件X及经过自标度化预处理后的矩阵xx，两个矩阵的维数都是16（行）乘3（列）。

在此界面下双击xx图标，会出现预处理后的xx矩阵（图6－7）。

如果在MATLAB的command window下键入如下命令

＞＞Zxx＝xx/（16－1）；%求经过预处理后的数据矩阵xx的协方差矩阵

注：由于xx中每个变量的均值＝0，故其协方差矩阵＝xx/（n－1）

可以得到

比较式（6－38）和式（6－39）可以发现Zxx＝Rx，这从数值计算的角度证明了经过自标度化预处理的数据矩阵xx的协方差矩阵和其原始数据X的相关矩阵相等。

如果在MATLAB的command window下键入如下命令

＞＞dx＝（X－repmat（mx，size（X，1），1））；%将X中每个变量减去其均值并赋给dx

＞＞Zx＝/（16－1）；%求原始数据矩阵X的协方差矩阵并存放在Zx中

可以得到

比较式（6－40）与式（6－39）可知，未经预处理的数据矩阵X的协方差矩阵Z_x与经自标度化处理后矩阵xx（图6－7）的协方差矩阵Z_xx并不相等。

但如果在MATLAB的command window下键入如下命令

＞＞Rxx＝corrcoef（xx）；%求自标度化预处理后数据矩阵xx的相关矩阵并存放在Rxx中

图6－7　经自标度化处理后的数据矩阵

会得到如下结果

比较式（6－41）和式（6－39）、式（6－38）会发现矩阵R_x＝Z_xx＝R_xx，这说明无论数据矩阵是否进行了自标度化预处理，其相关系数矩阵都是相等的，但是自标度化预处理前后数据矩阵的协方差矩阵不相等。因此从相关矩阵出发进行特征分解更好。

在MATLAB的command window下键入如下命令

＞＞［pc，score，latent］＝princomp（xx）；%采用MATLAB中的princomp函数对矩阵xx进行主成分分析，pc为载荷向量矩阵（每一列为对应特征值的特征向量），score为主成分得分，latent为由从大到小排列的特征值组成的列向量

打开MATLAB的view窗口，点击workspace栏，可以看到如图6－8所示的界面。

图6－8　主成分分析后的workspace目录

其中pc、score和latent分别为princomp函数返回的载荷矩阵、主成分得分矩阵及矩阵xx的协方差矩阵Zxx的特征值。

在workspace界面打开latent得特征值

说明第一、二、三主成分的方差分别为2.056，0.939，0.005，显然第三个主成分方差0.005远小于第一、二主成分的方差。其中第一个主成分的贡献率为68.53%，第二个主成分的贡献率为30.87%，前两个主成分的累积贡献率达99.83%。说明第三个主成分所起作用非常小，可以只要两个主成分就可以很好地表述原来的三个变量的信息。

在workspace界面打开矩阵score，可看到如图6－9所示的主成分得分矩阵，其中第1、2、3列分别是16个样本的第1、2、3主成分得分。

在workspace界面打开矩阵pc，得载荷矩阵如下（其第1，2，3列分别为xx的协方差矩阵的第1，2，3特征值对应的特征向量）

图6－9　xx矩阵的主成分得分矩阵

在MATLAB的command window下键入命令

＞＞mx＝mean（score）；%求每个主成分的平均值并赋给mx（mx为一行向量）

＞＞var＿score＝var（score）；%求每个主成分的方差并赋给var＿score

＞＞Rpc＝corrcoef（score）；%求主成分的相关矩阵并赋给Rpc

在MATLAB的workspace界面打开mx、var＿score、Rpc可以看到如图6－10、图6－11与图6－12所示的结果。

图6－10　xx矩阵三个主成分得分的均值

图6－11　xx矩阵三个主成分得分的方差

图6－12　xx矩阵三个主成分得分间的相关系数

由图6－10可知，三个主成分得分的均值都为0；图6－11表明第1、2、3主成分的方差分别为2.056 0、0.939 1、0.004 9，与协方差矩阵Zxx对应的特征值相等。这一结果证明了主成分（得分）的均值为0、方差为其协方差矩阵的对应特征值。图6－12表明不同主成分得分间的相关系数＝0，说明主成分（得分）之间互不相关，每个主成分（得分）是独立的变量。

例6－3　利用气相色谱（GC）得到的8个样品中苯和二甲苯的含量见表6－4（其中Bm与Tm分别为经过减均值处理后的苯和二甲苯含量）。

表6－4　由苯、二甲苯混合的8个样品浓度信息　（%）

续表

将由B、T两列构成的数据矩阵记为X，由自标度化处理后的数据矩阵记为，X或矩阵中含有8个样品和两个变量，如果不对X进行预处理，按照6.1.3的主成分分析步骤，可求得其协方差矩阵如下

其特征值应满足方程

求解上面的方程可得到特征值λ＝156.59，2.98。

对于第一个特征值，则有

求解上述两个方程，可得第一特征向量为

同理可以求得第二个特征值2.98所对应的特征向量为

可列成表6－5。

表6－5　8个混合样品原始数据矩阵X的协方差矩阵的特征矢量

第一主成分得分F1（i）＝Bm（i）×0.699 8＋Tm（i）×0.711 4（i为样本序号）

第一个样品的F1＝13×0.699 8＋12×0.714 4＝17.67由式（6－26），可用F1反算用第一主成分近似表示的原始数据矩阵X

由式（6－42）求得用第一主成分反算的8个样品苯和二甲苯减去均值后的含量见表6－6。

表6－6　用第一主成分反算得到的8个样品中的苯与二甲苯含量

表6－6中除第2、3个样本外，其他样本用第一个主成分求出的减去均值后的苯含量（）及二甲苯含量（）与实际的Bm、Tm差异不大，这表明用第一个主成分可以良好地描述原始数据的信息。由表6－6的第2列可知，第一主成分的方差＝156.6，恰好是本例数据矩阵X的协方差矩阵的第一特征值。由于主成分的均值为0，故主成分得分的平方和就是其方差，因此有

协方差矩阵的第一个特征值＝PC1得分的平方和/（n－1），

同理可验证

协方差矩阵的第二个特征值＝PC2得分的平方和/（n－1）

因此原始数据矩阵X的协方差矩阵的特征值反映的是对应主成分的方差大小，本例以实际数据证明了6.1.4理论推导的结论。

由表6－6的第3、4列可知，苯含量的方差为77.71，而第一主成分表示的苯含量方差为77.79，二者相差很小，说明第一主成分反映了苯含量的绝大部分方差；由表6－6的第5、6列可知，二甲苯含量的方差为80.86，而第一主成分表示的二甲苯含量的方差为79.40，79.4/80.86＝98.19%，说明第一主成分反映了二甲苯含量方差的98.2%。剩余的未能在第一主成分中表达出的信息包含在第二主成分中。

本例分析结果表明，该8个样品中的苯（B）与二甲苯（T）的含量高度相关，因此可以采用一个主成分来体现原数据矩阵X的绝大部分信息。反之，如果这8个样品中苯的含量与二甲苯含量不相关，则PCA得到的两个特征值均会比较大，不能只用一个主成分的得分来近似替代原始数据矩阵。

如果采用经过自标度化处理的数据矩阵进行主成分分析，则其协方差矩阵（此时等于相关矩阵R）为

其特征方程为

解上述方程可得特征值为：1.962 4，0.037 6。

对于第一个特征值，则有

求解上述两个方程，可得第一特征向量为

同理可以求得第二个特征值0.037 6所对应的特征向量为

表6－7　经自标度化处理后8个混合样品数据矩阵的相关矩阵的特征矢量

第一主成分得分（i）＝（i）×0.707 1＋（i）×0.707 1（i为样本序号）

第一个样品的F1＝14.74 7×07.07 1＋13.34 5×07.07 1＝19.86 4由式（6－26），可用反算用第一主成分近似表示的阵

由式（6－43）求得用第一主成分反算的经自标度化处理后的8个样品的苯和二甲苯含量见表6－8。该表中第4、第6列的数据相同，这是因为第一载荷向量的两个元素u₁₁与u₂₁相等。由于和是经自标度化预处理后的甲苯、二甲苯含量，即使第一主成分反算得到的和相等，换算回去的苯及二甲苯实际含量是不一样的。表6－8中也是除样本2、3外，其他样本用第一主成分表示的和值与实际值差异不大。