A pure L1-norm principal component analysis
作者:互联网
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虽然没有完全弄清楚其中的数学内涵,但是觉得有趣,记录一下.
问题
众所周知,一般的PCA(论文中以\(L_2-PCA\)表示)利用二范数构造损失函数并求解,但是有一个问题就是会对异常值非常敏感. 所以,已经有许多的PCA开始往\(\ell_1\)范数上靠了,不过我所知道的和这篇论文的有些不同.
像是Zou 06年的那篇SPCA中:
注意到,\(\ell_1\)作用在\(\beta\)上,以此来获得稀疏化.
这篇论文似乎有些不同,从回归的角度考虑, 一般的回归问题是最小化下列损失函数:
\[
\sum_{i=1}^n (y_i - (\beta_0 + \mathbf{\beta}^Tx_i))^2.
\]
为了减小异常值的影响,改用:
\[
\sum_{i=1}^n |y_i - (\beta_0 + \mathbf{\beta}^Tx_i)|.
\]
而作者指出,上面的问题可以利用线性规划求解:
回到PCA上,我们希望找到一个方向,样本点到此方向上的\(\ell_1\)距离之和最短(可能理解有误的).
细节
\(L_1-PCA\)的损失函数
首先,假设输入的数据\(x_i \in \mathbb{R}^m\), 并构成数据矩阵\(X \in \mathbb{R}^{n \times m}\). 首先,作者希望找到一个\(m-1\)维的子空间,而样本点到此子空间的\(\ell_1\)距离和最短. 在此之前,需要先讨论距离的计算.
从上图可以看到,一个点到一个超平面\(S\)的\(\ell_1\)距离并不像普通的欧氏距离一样,实际上,可以这么定义点到子空间的距离:
\[
d(x,S)=\inf \{\|x-z\|| \forall z \in S\}.
\]
假设超平面S由\(\beta^T x=0\)刻画(假设其经过原点), 则:
首先,对于一个样本点\(x_i\), 选择一个\(j\), 令\(y_i=z_i, i = \not j\), 而\(y_j\)定义为(假设\(\beta_j = \not 0\)):
\[
-\frac{\sum_{i = \not j} \beta_i x_i}{\beta_j}
\]
于是容易证明\(\beta^T y=0\), 也就是\(y \in S\).
下面证明, 如果这个\(j\)使得\(|\beta_j| \ge |\beta_i|, \forall i = \not j\), 那么\(|x-y|\)就是\(x\)的\(\ell_1\)距离. 首先证明,在只改变一个坐标的情况下是最小的, 此时:
\[
|x-y| = |x_j+\frac{\sum_{i = \not j} \beta_i x_i}{\beta_j}|=|\frac{\sum_{i } \beta_i x_i}{\beta_j}|=\frac{|\beta^Tx|}{|\beta_j|}.
\]
因为分子是固定的,所以分母越大的距离越短,所以在只改变一个坐标的情况下是如此,下面再利用数学归纳法证明,如果距离最短,那么必须至多只有一个坐标被改变.
\(m=2\)的时候容易证明,假设\(m=k-1\)的时候已经成立,证明\(m=k\)也成立:
如果\(x, y\)已经存在一个坐标相同,那么根据前面的假设可以推得\(m=k\)成立,所以\(x, y\)必须每个坐标都完全不同. 不失一般性,选取\(\beta_1, \beta_2\),且假设均不为0, 且\(|\beta_1| \le |\beta_2|\).
令\(y'_1=x_1, y'_2=y_2-\frac{\beta_1(x_1-y_1)}{\beta_2}\),其余部分于\(y\)保持相同.则距离产生变化的部分为:
\[
|x_1-y_1'|+|x_2-y_2'|=|y_2-x_2 - \frac{\beta_1(x_1-y_1)}{\beta_2}|\le |y_2-x_2|+|x_1-y_1|
\]
所以,新的\(y'\)有一个坐标相同,而且距离更短了,所以\(m=k\)也成立.
所以,我们的工作只需要找到最大\(|\beta_j|\)所对应的\(j\)即可.
所以,我们的损失函数为:
\[
\sum_i \frac{|\beta^T x_i|}{|\beta_j|}.
\]
因为比例的关系,我们可以让\(\beta_j=-1\)而结果不变:
\[
\sum_i |x_{ij}-\sum_{k = \not j}\beta_kx_{ik}|.
\]
把\(x_{ij}\)看成是\(y\),那么上面就变成了一个\(\ell_1\)回归问题了. 当然我们并不知道\(j\),所以需要进行\(m\)次运算,来找到\(j^*\)使得损失函数最小. 这样,我们就找到了一个\(m-1\)维的子空间.
算法如下:
\(L_1-PCA\)算法
因为PCA的目的是寻找一个方向,而不是一个子空间,所以需要不断重复寻找子空间的操作,这个地方我没怎么弄懂,不知是否是这样:
- 找到了一个子空间
- 将数据点投影到子空间上
- 寻找新的坐标系,则数据会从\(k\)-->\(k-1\)维
- 在新的数据中重复上面的操作直至\(k=1\).
有几个问题:
投影
对应算法的第4步,其中
需要一提的是,这里应该是作者的笔误,应当为:
\[
(I_{j^* \ell}^{j^*})^m = \beta_{\ell}^m, \ell = \not j^*,
\]
理由有二:
首先,投影,那么至少要满足投影后的应当在子空间中才行,以3维样本为例:\(x=(x_1, x_2, x_3)^T, j=2\),
按照修改后的为:
\[
z = (x_1, \beta_1x_1+\beta_3 x_3, x_3)
\]
于是\(\beta^Tz=0\), 而按照原先则不成立,
其次,再后续作者给出的例子中也可以发现,作者实际上也是按照修改后的公式进行计算的.
另外,提出一点对于这个投影方式的质疑. 因为找不到其理论部分,所以猜想作者是想按照\(\ell_1\)的方式进行投影,但是正如之前讲的,\(\ell_1\)的最短距离的投影是要选择\(|\beta_j|\)最大的\(j\),而之前选择的\(j^*\)并不能保证这一点.
坐标系
论文中也有这么一段话.
既然\(\ell_1\)范数不具备旋转不变性,那么如何保证这种坐标系的选择是合适的呢,还有,这似乎也说明,我们最后选出来的方向应该不是全局最优的吧.
载荷向量
\(\alpha^k\)是第k个子空间的载荷向量,所以,所以和SPCA很大的一个区别是它并不是稀疏的.
另外,它还有一个性质,和由\(V^k\)张成的子空间正交,这点很好证明,因为\(Z^k\beta=0\).
总的来说,我觉得这个思想还是蛮有意思的,但是总觉得缺乏一点合理的解释,想当然的感觉...
标签:frac,ell,sum,component,analysis,beta,距离,pure,PCA 来源: https://www.cnblogs.com/MTandHJ/p/11440196.html