机器学习核FisherLDA算法

  本文在我的上一篇博文 机器学习-特征选择(降维) 线性判别式分析(LDA)  的基础上进一步介绍核Fisher LDA算法。

  之前我们介绍的LDA或者Fisher LDA都是线性模型，该模型简单，对噪音的鲁棒性较好，不容易过拟合，但是，简单模型的表达能力会弱一些，为了增加LDA算法的表达能力，我们可以将数据投影到非线性的方向上去。为了达到这个目的，我们可以先将数据非线性的投影到一个特征空间F内，然后在这个F空间内计算Fisher 线性判别式,达到降维的目的。

  首先介绍一下核函数的概念：

  如果F空间的维数非常高甚至是无穷维数，那么单纯的只是将原数据投影到F空间就是一个很大的计算量。但是，我们可以并不显式的进行数据的投影，而只是计算原数据的点乘：(Φ (x)·Φ (y)).如果我们可以快速高效的计算出点乘来，那么我们可以无须将原数据投影到F空间就解决问题(关于这一点，Andrew Ng的讲义中举过一些例子，详见附录1)。我们使用Mercer核：k(x,y)=(Φ (x)·Φ (y))，可以选择高斯径向基函数核(Gaussian RBF)：k(x,y)=exp(-|x-y|

²

/c)，或者多项式核：k(x,y)=(x·y)

^d

，或者S形核：tanh(kx·y-δ),其中c,d和δ都是正的常数。

  我们用Φ表示一个投影到F特征空间的映射函数，为了得到F空间内的Fisher线性判别式，我们需要最大化： 

         式子-1

  其中ω

∈F空间，而S

_B


^Φ

和S

_W


^Φ

分别为：

  我们需要将式子-1转换成一个只含有点乘的形式，这样的话我们就可以只使用核函数来表达式子-1了。

  我们知道，任意F空间内的解ω都可以由投影到F空间内的原数据组合得到：

    

  式子-2

  根据式子-2，以及m

_i


^Φ

的定义，我们能够得到：

    

    式子-3

  其中：

  根据式子-3和S

_B


^Φ

的定义，式子-1中的分子可以写为：

  

    式子-4

  其中

.

  根据式子-2和m

_i


^Φ

的定义，式子-1中的分母可以写为：

  

    式子-5

  其中

,K

_j

是一个l*l

_j

的矩阵：

,I是单位矩阵，l

_lj

是所有项都是1/l

_j

的矩阵。

  由式子-4和式子-5可以得到，我们只需要最大化

  

  式子-6 

  与Fisher LDA一样，最大化式子-6的解为N

^-1

M矩阵的最大的特征值对应的特征向量。

  原数据在ω的投影为：

 

附录1

. Andrew Ng关于核函数可能比先将数据投影到F空间，然后再点乘计算复杂度更小的例子：

  我们考虑核函数K(x,z)=(x

^T

z)

²

  其中x和z都是N维向量，如果直接计算上式(核函数)，则计算复杂度为O(N)，亦即和数据的维数是线性的关系。

  接下来看一下首先将数据投影到新空间，然后计算K(x,z)的过程和计算复杂度，首先重新表达K(x,z)：

  然后

将数据x和z利用Φ(·)投影到新空间，亦即：

  最后计算K(x,z)=

  Φ(x)*Φ(z)。我们可以看到，计算Φ(·)的复杂度为O(N

²

).

  所以，在有些情况下，K(x,z)本身可能比较容易计算，而Φ(·)的计算量反而可能会更大。

 

参考文献

：

  

[1]  Fisher Discriminant Analysis with Kernals . Sebastian Mika, Gunnar Ratsch, Jason Weston, Bernhadr Scholkopf, Klaus-Robert Muller.

  [2]  Fisher Linear Discriminant Analysis . Max Welling.

  [3] CS229 Lecture notes, Part 5, Support Vector Machine . Andrew Ng.

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