0 引言

    大數(shù)據(jù)處理項(xiàng)目中,，資源消耗最為突出的是數(shù)據(jù)的收集和預(yù)處理,，大約占項(xiàng)目資源支出的80%，其中數(shù)據(jù)預(yù)處理工作量就要占60%左右^[1],。究其原因,，是因?yàn)閷?shí)際應(yīng)用系統(tǒng)收集數(shù)據(jù)時(shí)，由于數(shù)據(jù)源的區(qū)別,、考慮因素不同及數(shù)據(jù)收集工具和數(shù)據(jù)傳輸問題等造成收集到的數(shù)據(jù)存在數(shù)據(jù)不完整,、重要屬性缺失、有噪聲和數(shù)據(jù)不一致等問題,。要得到高質(zhì)量的決策,，必然要求高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，所以數(shù)據(jù)預(yù)處理在數(shù)據(jù)分析工作量中占比最大,，目的是給數(shù)據(jù)挖掘提供準(zhǔn)確,、一致、及時(shí),、權(quán)威的數(shù)據(jù)集,。數(shù)據(jù)預(yù)處理工作包括缺失值（空值）處理、異常值處理、數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)規(guī)約,，其中數(shù)據(jù)規(guī)約是影響大型數(shù)據(jù)集預(yù)處理效果的主要瓶頸,。文獻(xiàn)[2]中提出基于聚類方法實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分層；文獻(xiàn)[3]-[4]中提出離群值檢測(cè)進(jìn)行異常值處理,，進(jìn)而數(shù)量規(guī)約,；文獻(xiàn)[5]-[6]中提出基于相似連接實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)并行處理；文獻(xiàn)[7]-[9]提出了選用二維離散小波進(jìn)行維度規(guī)約的數(shù)據(jù)預(yù)處理,；文獻(xiàn)[10]-[11]提出了針對(duì)稀疏數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)量規(guī)約的方法。而針對(duì)存在相關(guān)性的多個(gè)變量,，目前廣泛使用主成分分析(Principal Component Analysis,，PCA)方法進(jìn)行降維，從而使用較少的綜合指標(biāo)來代表原變量中的各類信息,，降低數(shù)據(jù)分析的復(fù)雜性,。

1 主成分分析PCA

    PCA的思想是將n維特征映射到k維(k<n)全新的正交特征(即主成分)上^[12]。其算法描述為：

    (1)輸入：n維特征數(shù)據(jù)集,；

    (2)計(jì)算樣本均值：

    (3)計(jì)算樣本方差S²：

    (7)得到降序排列的前k個(gè)λ_i對(duì)應(yīng)的特征向量z_i組成的矩陣,；

    (8)輸出：轉(zhuǎn)換到k個(gè)特征向量構(gòu)建的新空間數(shù)據(jù)集。

    由算法描述可知,，PCA方法即通過基變換實(shí)現(xiàn)降維,。為了保證最優(yōu)變換，PCA采用最大方差來確?；Ａ粜畔⒘康淖畲蠡?。

    使用PCA方法進(jìn)行數(shù)據(jù)維規(guī)約時(shí)，計(jì)算易于實(shí)現(xiàn),，只需要考慮原數(shù)據(jù)集的協(xié)方差矩陣大小,，且k個(gè)主成分各自獨(dú)立^[13]。但PCA方法降維后,，主成分的各個(gè)特征解釋性有所降低,，而且未被選擇的非主成分也可能含有對(duì)樣本差異的重要信息，從而造成新的數(shù)據(jù)不完整,。

2 改進(jìn)的PCA數(shù)據(jù)預(yù)處理方法

    使用PCA方法進(jìn)行維規(guī)約時(shí),，首先需要對(duì)原數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)中心化，其后也沒有人為設(shè)定參數(shù)或參照經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ瓦M(jìn)行計(jì)算,，從而保證結(jié)果和數(shù)據(jù)相關(guān),，且獨(dú)立于用戶^[14]。由于均值易受極端值影,，簡(jiǎn)單地使用與均值相減實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)中心化是造成映射所得主成分的特征解釋性降低的原因之一,。為了解決這一問題，在對(duì)數(shù)據(jù)中心化時(shí)，用加權(quán)規(guī)范化均值來代替均值實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)中心化,。加權(quán)規(guī)范化均值計(jì)算公式為：

其中,，I_d為數(shù)據(jù)集中的元素，d為元素與均值差,，w_d為每個(gè)元素對(duì)應(yīng)d所分配的權(quán)值,，滿足∑w_d＝1。

    改進(jìn)后的PCA算法描述為：

    (1)輸入：n維數(shù)據(jù)集X={x₁,，x₂,，…，x_n},；

    (5)計(jì)算目標(biāo)函數(shù),，其中v為單位向量：

    (6)得到max(f(v))的必要條件為Cv=λv，則v為協(xié)方差矩陣的特征向量,，其保存的信息量為特征值λ,；

    (7)將協(xié)方差矩陣C對(duì)角化，得到n個(gè)不同的特征值λ_i,，降序排列,；

    (8)while(k<=n){

    (9)輸出：映射到新基集的數(shù)據(jù)集。

3 算法驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)

3.1 原始數(shù)據(jù)集概況

    實(shí)驗(yàn)采用的數(shù)據(jù)集為長(zhǎng)江流域夾江揚(yáng)州三江營點(diǎn)位南水北調(diào)東線取水口斷面2018年52期水質(zhì)自動(dòng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)共364條,，水質(zhì)監(jiān)測(cè)指標(biāo)包括PH值,、溶解氧DO、高錳酸鉀指數(shù)CODMn,、氨氮 NH3-N,、總磷TP、總氮TN和總有機(jī)碳TOC共7個(gè)變量,，數(shù)據(jù)集片段如圖1所示,。

3.2 數(shù)據(jù)中心化處理

    PCA方法對(duì)每個(gè)特征變量求均值，即計(jì)算=xi-,，得到中心化后的數(shù)據(jù)集片段如圖2所示,。

3.3 基于協(xié)方差矩陣的特征值確定主成分?jǐn)?shù)量

    根據(jù)計(jì)算Rayleigh商和Cattell碎石檢驗(yàn)原則，使用改進(jìn)PCA方法前后,，基于特征值對(duì)應(yīng)的主成分選擇如圖4所示,。

    由圖4(a)可知，根據(jù)特征值對(duì)應(yīng)選擇第1,、2,、3和7個(gè)特征變量即可以表示數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)集由346×7降為346×4,，且變量TOC和CODMn,、TN和NH3-N相關(guān)性較強(qiáng),，但注意到變量TP沒有被解釋。

    由圖4(b)可知,，根據(jù)特征值對(duì)應(yīng)選擇第1,、2、3,、4和7個(gè)特征變量即可以表示數(shù)據(jù)集,，數(shù)據(jù)集由346×7降為346×5，且變量TOC和CODMn,、TN和NH3-N相關(guān)性較強(qiáng),，可以進(jìn)行合并，并且沒有丟失變量TP的特征數(shù)據(jù),。

3.4 根據(jù)特征向量矩陣生成新數(shù)據(jù)集

    將特征值對(duì)應(yīng)的特征向量構(gòu)造矩陣,，得到數(shù)據(jù)降維轉(zhuǎn)換基，轉(zhuǎn)換前后數(shù)據(jù)集特征值示意圖如圖5所示,。

    由圖5可知，使用PCA方法進(jìn)行降維處理后,，仍然可以保留原始數(shù)據(jù)集的大部分變量特征值,，但實(shí)驗(yàn)證明改進(jìn)后的PCA方法尋找主成分更為謹(jǐn)慎，對(duì)特征特征值描述更加清晰,。

4 結(jié)論

    主成分分析(PCA)是通過正交變換將n個(gè)可能相關(guān)的變量轉(zhuǎn)換為k個(gè)（k<n）不相關(guān)的變量,，從而尋找到代表原數(shù)據(jù)集的主成分變量的一種統(tǒng)計(jì)方法，是目前使用最廣泛的數(shù)據(jù)維規(guī)約算法,。理想的PCA方法使用要求最大方差和最少非主成分?jǐn)?shù)據(jù)丟失,，故使用PCA方法時(shí)要關(guān)注生成的協(xié)方差矩陣質(zhì)量和特征值的選取數(shù)量。中心化數(shù)據(jù)時(shí)將均值計(jì)算轉(zhuǎn)變?yōu)榧訖?quán)規(guī)范平均值的計(jì)算,，可以充分考慮各變量特征值的統(tǒng)計(jì)性能,，保證生成的協(xié)方差矩陣質(zhì)量。通過Rayleigh商和Cattell碎石檢驗(yàn)原則可以選擇更合理的特征值數(shù)目,，盡可能避免出現(xiàn)非主成分含有對(duì)樣本差異的重要信息丟失,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)后的PCA算法更能保證數(shù)據(jù)完整性,，雖然可能會(huì)降低維規(guī)約的效率,，但數(shù)據(jù)完整是高質(zhì)量的數(shù)據(jù)源首先應(yīng)該考慮的。

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作者信息:

陳  燕1，陳亞林2,，鄭  軍1

(1.貴陽學(xué)院 數(shù)學(xué)與信息科學(xué)學(xué)院,，貴州 貴陽550002；2.南京財(cái)經(jīng)大學(xué) 管理科學(xué)與工程學(xué)院,，江蘇 南京210046)