使用 PCA 的建议
假使我们正在针对一张 100×100 像素的图片进行某个计算机视觉的机器学习,即总共有 10000 个特征。
- 第一步是运用主要成分分析将数据压缩至 1000 个特征
- 然后对训练集运行学习算法
- 在预测时,采用之前学习而来的$U_{reduce}$将输入的特征 x 转换成特征向量 z,然后再进行预测
注:如果我们有交叉验证集合测试集,也采用对训练集学习而来的$U_{reduce}$。
一个常见错误使用主要成分分析的情况是,将其用于减少过拟合(减少了特征的数量)。这样做非常不好,不如尝试正则化处理。原因在于主要成分分析只是近似地丢弃掉一些特征,它并不考虑任何与结果变量有关的信息,因此可能会丢失非常重要的特征。然而当我们进行正则化处理时,会考虑到结果变量,不会丢掉重要的数据。
另一个常见的错误是,默认地将主要成分分析作为学习过程中的一部分,这虽然很多时候有效果,最好还是从所有原始特征开始,只在有必要的时候(算法运行太慢或者占用太多内存)才考虑采用主要成分分析。