数据分析七种降维方法
近来由于数据记录和属性规模的急剧增长,大数据处理平台和并行数据分析算法也随之出现。于此同时,这也推动了数据降维处理的应用。实际上,数据量有时过犹不及。有时在数据分析应用中大量的数据反而会产生更坏的性能。
最新的一个例子是采用 2009 KDD Challenge 大数据集来预测客户流失量。 该数据集维度达到 15000 维。 大多数数据挖掘算法都直接对数据逐列处理,在数据数目一大时,导致算法越来越慢。该项目的最重要的就是在减少数据列数的同时保证丢失的数据信息尽可能少。
以该项目为例,我们开始来探讨在当前数据分析领域中最为数据分析人员称道和接受的数据降维方法。
缺失值比率 (Missing Values Ratio)
该方法的是基于包含太多缺失值的数据列包含有用信息的可能性较少。因此,可以将数据列缺失值大于某个阈值的列去掉。阈值越高,降维方法更为积极,即降维越少。该方法示意图如下:
低方差滤波 (Low Variance Filter)
与上个方法相似,该方法假设数据列变化非常小的列包含的信息量少。因此,所有的数据列方差小的列被移除。需要注意的一点是:方差与数据范围相关的,因此在采用该方法前需要对数据做归一化处理。算法示意图如下:
高相关滤波 (High Correlation Filter)
随机森林/组合树 (Random Forests)
主成分分析 (PCA)
反向特征消除 (Backward Feature Elimination)
前向特征构造 (Forward Feature Construction)
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