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第14章 利用SVD简化数据

19年1月 竹清助手 机器学习

SVD 概述

奇异值分解(SVD, Singular Value Decomposition):
提取信息的一种方法,可以把 SVD 看成是从噪声数据中抽取相关特征。从生物信息学到金融学,SVD 是提取信息的强大工具。

SVD 场景

信息检索-隐性语义检索(Lstent Semantic Indexing, LSI)或 隐形语义分析(Latent Semantic Analysis, LSA)

隐性语义索引:矩阵 = 文档 + 词语

是最早的 SVD 应用之一,我们称利用 SVD 的方法为隐性语义索引(LSI)或隐性语义分析(LSA)。

LSA举例

推荐系统

利用 SVD 从数据中构建一个主题空间。
再在该空间下计算其相似度。(从高维-低维空间的转化,在低维空间来计算相似度,SVD 提升了推荐系统的效率。)

主题空间案例1

上图右边标注的为一组共同特征,表示美式 BBQ 空间;另一组在上图右边未标注的为日式食品 空间。

图像压缩

例如:3232=1024 => 322+21+322=130(2*1表示去掉了除对角线的0), 几乎获得了10倍的压缩比。

SVD公式
SVD 原理
SVD 工作原理

矩阵分解

矩阵分解是将数据矩阵分解为多个独立部分的过程。
矩阵分解可以将原始矩阵表示成新的易于处理的形式,这种新形式是两个或多个矩阵的乘积。(类似代数中的因数分解)
举例:如何将12分解成两个数的乘积?(1,12)、(2,6)、(3,4)都是合理的答案。

SVD 是矩阵分解的一种类型,也是矩阵分解最常见的技术

SVD 将原始的数据集矩阵 Data 分解成三个矩阵 U、∑、V
举例:如果原始矩阵 \(Data_{m*n}\) 是m行n列,
    \(U_{m * k}\) 表示m行k列
    \(∑_{k * k}\) 表示k行k列
    \(V_{k * n}\) 表示k行n列。

(Data_{mn} = U_{m\k} * ∑{k*k} * V{k*n})

SVD公式

具体的案例:(大家可以试着推导一下:https://wenku.baidu.com/view/b7641217866fb84ae45c8d17.html )

SVD公式

上述分解中会构建出一个矩阵∑,该矩阵只有对角元素,其他元素均为0(近似于0)。另一个惯例就是,∑的对角元素是从大到小排列的。这些对角元素称为奇异值。
奇异值与特征值(PCA 数据中重要特征)是有关系的。这里的奇异值就是矩阵 \(Data * Data^T\) 特征值的平方根。
普遍的事实:在某个奇异值的数目(r 个=>奇异值的平方和累加到总值的90%以上)之后,其他的奇异值都置为0(近似于0)。这意味着数据集中仅有 r 个重要特征,而其余特征则都是噪声或冗余特征。

SVD 算法特点

优点:简化数据,去除噪声,优化算法的结果
缺点:数据的转换可能难以理解
使用的数据类型:数值型数据

推荐系统
推荐系统 概述

推荐系统是利用电子商务网站向客户提供商品信息和建议,帮助用户决定应该购买什么产品,模拟销售人员帮助客户完成购买过程。
推荐系统 场景

Amazon 会根据顾客的购买历史向他们推荐物品
Netflix 会向其用户推荐电影
新闻网站会对用户推荐新闻频道

推荐系统 要点

基于协同过滤(collaborative filtering) 的推荐引擎

利用Python 实现 SVD(Numpy 有一个称为 linalg 的线性代数工具箱)
协同过滤:是通过将用户和其他用户的数据进行对比来实现推荐的。
当知道了两个用户或两个物品之间的相似度,我们就可以利用已有的数据来预测未知用户的喜好。

基于物品的相似度和基于用户的相似度:物品比较少则选择物品相似度,用户比较少则选择用户相似度。【矩阵还是小一点好计算】

基于物品的相似度:计算物品之间的距离。【耗时会随物品数量的增加而增加】
由于物品A和物品C 相似度(相关度)很高,所以给买A的人推荐C。

SVD公式

基于用户的相似度:计算用户之间的距离。【耗时会随用户数量的增加而增加】
由于用户A和用户C 相似度(相关度)很高,所以A和C是兴趣相投的人,对于C买的物品就会推荐给A。

SVD公式

相似度计算

inA, inB 对应的是 列向量
欧氏距离:指在m维空间中两个点之间的真实距离,或者向量的自然长度(即该点到原点的距离)。二维或三维中的欧氏距离就是两点之间的实际距离。
    相似度= 1/(1+欧式距离)
    相似度= 1.0/(1.0 + la.norm(inA - inB))
    物品对越相似,它们的相似度值就越大。
皮尔逊相关系数:度量的是两个向量之间的相似度。
    相似度= 0.5 + 0.5corrcoef() 【皮尔逊相关系数的取值范围从 -1 到 +1,通过函数0.5 + 0.5\corrcoef()这个函数计算,把值归一化到0到1之间】
    相似度= 0.5 + 0.5 * corrcoef(inA, inB, rowvar = 0)[0][1]
    相对欧氏距离的优势:它对用户评级的量级并不敏感。
余弦相似度:计算的是两个向量夹角的余弦值。
    余弦值 = (A·B)/(||A||·||B||) 【余弦值的取值范围也在-1到+1之间】
    相似度= 0.5 + 0.5*余弦值
    相似度= 0.5 + 0.5*( float(inA.T*inB) / la.norm(inA)*la.norm(inB))
    如果夹角为90度,则相似度为0;如果两个向量的方向相同,则相似度为1.0。

推荐系统的评价

采用交叉测试的方法。【拆分数据为训练集和测试集】
推荐引擎评价的指标: 最小均方根误差(Root mean squared error, RMSE),也称标准误差(Standard error),就是计算均方误差的平均值然后取其平方根。
    如果RMSE=1, 表示相差1个星级;如果RMSE=2.5, 表示相差2.5个星级。

推荐系统 原理

推荐系统的工作过程:给定一个用户,系统会为此用户返回N个最好的推荐菜。
实现流程大致如下:
    寻找用户没有评级的菜肴,即在用户-物品矩阵中的0值。
    在用户没有评级的所有物品中,对每个物品预计一个可能的评级分数。这就是说:我们认为用户可能会对物品的打分(这就是相似度计算的初衷)。
    对这些物品的评分从高到低进行排序,返回前N个物品。

项目案例: 餐馆菜肴推荐系统
项目概述

假如一个人在家决定外出吃饭,但是他并不知道该到哪儿去吃饭,该点什么菜。推荐系统可以帮他做到这两点。
开发流程

收集 并 准备数据

SVD 矩阵

def loadExData3():
# 利用SVD提高推荐效果,菜肴矩阵
“””
行:代表人
列:代表菜肴名词
值:代表人对菜肴的评分,0表示未评分
“””
return[[2, 0, 0, 4, 4, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 5],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 4, 0],
[3, 3, 4, 0, 3, 0, 0, 2, 2, 0, 0],
[5, 5, 5, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 5, 0, 0, 5, 0],
[4, 0, 4, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 5],
[0, 0, 0, 0, 0, 4, 0, 0, 0, 0, 4],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 5, 0, 0, 5, 0],
[0, 0, 0, 3, 0, 0, 0, 0, 4, 5, 0],
[1, 1, 2, 1, 1, 2, 1, 0, 4, 5, 0]]

分析数据: 这里不做过多的讨论(当然此处可以对比不同距离之间的差别)

训练算法: 通过调用 recommend() 函数进行推荐

recommend() 会调用 基于物品相似度 或者是 基于SVD,得到推荐的物品评分。

1.基于物品相似度

基于物品相似度

欧式距离的计算方式

基于物品相似度的推荐引擎

def standEst(dataMat, user, simMeas, item):
“””standEst(计算某用户未评分物品中,以对该物品和其他物品评分的用户的物品相似度,然后进行综合评分)

Args:
    dataMat         训练数据集
    user            用户编号
    simMeas         相似度计算方法
    item            未评分的物品编号
Returns:
    ratSimTotal/simTotal     评分(0~5之间的值)
"""
# 得到数据集中的物品数目
n = shape(dataMat)[1]
# 初始化两个评分值
simTotal = 0.0
ratSimTotal = 0.0
# 遍历行中的每个物品(对用户评过分的物品进行遍历,并将它与其他物品进行比较)
for j in range(n):
    userRating = dataMat[user, j]
    # 如果某个物品的评分值为0,则跳过这个物品
    if userRating == 0:
        continue
    # 寻找两个用户都评级的物品
    # 变量 overLap 给出的是两个物品当中已经被评分的那个元素的索引ID
    # logical_and 计算x1和x2元素的真值。
    overLap = nonzero(logical_and(dataMat[:, item].A > 0, dataMat[:, j].A > 0))[0]
    # 如果相似度为0,则两着没有任何重合元素,终止本次循环
    if len(overLap) == 0:
        similarity = 0
    # 如果存在重合的物品,则基于这些重合物重新计算相似度。
    else:
        similarity = simMeas(dataMat[overLap, item], dataMat[overLap, j])
    # print 'the %d and %d similarity is : %f'(iten,j,similarity)
    # 相似度会不断累加,每次计算时还考虑相似度和当前用户评分的乘积
    # similarity  用户相似度,   userRating 用户评分
    simTotal += similarity
    ratSimTotal += similarity * userRating
if simTotal == 0:
    return 0
# 通过除以所有的评分总和,对上述相似度评分的乘积进行归一化,使得最后评分在0~5之间,这些评分用来对预测值进行排序
else:
    return ratSimTotal/simTotal

2.基于SVD(参考地址:http://www.codeweblog.com/svd-%E7%AC%94%E8%AE%B0/)

基于SVD.png

基于SVD的评分估计

在recommend() 中,这个函数用于替换对standEst()的调用,该函数对给定用户给定物品构建了一个评分估计值

def svdEst(dataMat, user, simMeas, item):
“””svdEst(计算某用户未评分物品中,以对该物品和其他物品评分的用户的物品相似度,然后进行综合评分)

Args:
    dataMat         训练数据集
    user            用户编号
    simMeas         相似度计算方法
    item            未评分的物品编号
Returns:
    ratSimTotal/simTotal     评分(0~5之间的值)
"""
# 物品数目
n = shape(dataMat)[1]
# 对数据集进行SVD分解
simTotal = 0.0
ratSimTotal = 0.0
# 奇异值分解
# 在SVD分解之后,我们只利用包含了90%能量值的奇异值,这些奇异值会以NumPy数组的形式得以保存
U, Sigma, VT = la.svd(dataMat)

# # 分析 Sigma 的长度取值
# analyse_data(Sigma, 20)

# 如果要进行矩阵运算,就必须要用这些奇异值构建出一个对角矩阵
Sig4 = mat(eye(4) * Sigma[: 4])
# 利用U矩阵将物品转换到低维空间中,构建转换后的物品(物品+4个主要的特征)
xformedItems = dataMat.T * U[:, :4] * Sig4.I
# 对于给定的用户,for循环在用户对应行的元素上进行遍历,
# 这和standEst()函数中的for循环的目的一样,只不过这里的相似度计算时在低维空间下进行的。
for j in range(n):
    userRating = dataMat[user, j]
    if userRating == 0 or j == item:
        continue
    # 相似度的计算方法也会作为一个参数传递给该函数
    similarity = simMeas(xformedItems[item, :].T, xformedItems[j, :].T)
    # for 循环中加入了一条print语句,以便了解相似度计算的进展情况。如果觉得累赘,可以去掉
    print 'the %d and %d similarity is: %f' % (item, j, similarity)
    # 对相似度不断累加求和
    simTotal += similarity
    # 对相似度及对应评分值的乘积求和
    ratSimTotal += similarity * userRating
if simTotal == 0:
    return 0
else:
    # 计算估计评分
    return ratSimTotal/simTotal

排序获取最后的推荐结果

recommend()函数,就是推荐引擎,它默认调用standEst()函数,产生了最高的N个推荐结果。

如果不指定N的大小,则默认值为3。该函数另外的参数还包括相似度计算方法和估计方法

def recommend(dataMat, user, N=3, simMeas=cosSim, estMethod=standEst):
# 寻找未评级的物品
# 对给定的用户建立一个未评分的物品列表
unratedItems = nonzero(dataMat[user, :].A == 0)[1]
# 如果不存在未评分物品,那么就退出函数
if len(unratedItems) == 0:
return ‘you rated everything’
# 物品的编号和评分值
itemScores = []
# 在未评分物品上进行循环
for item in unratedItems:
estimatedScore = estMethod(dataMat, user, simMeas, item)
# 寻找前N个未评级物品,调用standEst()来产生该物品的预测得分,该物品的编号和估计值会放在一个元素列表itemScores中
itemScores.append((item, estimatedScore))
# 按照估计得分,对该列表进行排序并返回。列表逆排序,第一个值就是最大值
return sorted(itemScores, key=lambda jj: jj[1], reverse=True)[: N]

测试 和 项目调用,可直接参考我们的代码

完整代码地址: https://github.com/apachecn/AiLearning/blob/master/src/py2.x/ml/14.SVD/svdRecommend.py
要点补充

基于内容(content-based)的推荐

通过各种标签来标记菜肴
将这些属性作为相似度计算所需要的数据
这就是:基于内容的推荐。

构建推荐引擎面临的挑战

问题

1)在大规模的数据集上,SVD分解会降低程序的速度
2)存在其他很多规模扩展性的挑战性问题,比如矩阵的表示方法和计算相似度得分消耗资源。
3)如何在缺乏数据时给出好的推荐-称为冷启动【简单说:用户不会喜欢一个无效的物品,而用户不喜欢的物品又无效】

建议

1)在大型系统中,SVD分解(可以在程序调入时运行一次)每天运行一次或者其频率更低,并且还要离线运行。
2)在实际中,另一个普遍的做法就是离线计算并保存相似度得分。(物品相似度可能被用户重复的调用)
3)冷启动问题,解决方案就是将推荐看成是搜索问题,通过各种标签/属性特征进行基于内容的推荐。

项目案例: 基于 SVD 的图像压缩

收集 并 准备数据

将文本数据转化为矩阵

加载并转换数据

def imgLoadData(filename):
myl = []
# 打开文本文件,并从文件以数组方式读入字符
for line in open(filename).readlines():
newRow = []
for i in range(32):
newRow.append(int(line[i]))
myl.append(newRow)
# 矩阵调入后,就可以在屏幕上输出该矩阵
myMat = mat(myl)
return myMat

分析数据: 分析 Sigma 的长度个数

通常保留矩阵 80% ~ 90% 的能量,就可以得到重要的特征并去除噪声。

def analyse_data(Sigma, loopNum=20):
“””analyse_data(分析 Sigma 的长度取值)

Args:
    Sigma         Sigma的值
    loopNum       循环次数
"""
# 总方差的集合(总能量值)
Sig2 = Sigma**2
SigmaSum = sum(Sig2)
for i in range(loopNum):
    SigmaI = sum(Sig2[:i+1])
    '''
    根据自己的业务情况,就行处理,设置对应的 Singma 次数

    通常保留矩阵 80% ~ 90% 的能量,就可以得到重要的特征并取出噪声。
    '''
    print '主成分:%s, 方差占比:%s%%' % (format(i+1, '2.0f'), format(SigmaI/SigmaSum*100, '4.2f'))

使用算法: 对比使用 SVD 前后的数据差异对比,对于存储大家可以试着写写

例如:3232=1024 => 322+21+322=130(2*1表示去掉了除对角线的0), 几乎获得了10倍的压缩比。

打印矩阵

def printMat(inMat, thresh=0.8):
# 由于矩阵保护了浮点数,因此定义浅色和深色,遍历所有矩阵元素,当元素大于阀值时打印1,否则打印0
for i in range(32):
for k in range(32):
if float(inMat[i, k]) > thresh:
print 1,
else:
print 0,
print ”

实现图像压缩,允许基于任意给定的奇异值数目来重构图像

def imgCompress(numSV=3, thresh=0.8):
“””imgCompress( )

Args:
    numSV       Sigma长度   
    thresh      判断的阈值
"""
# 构建一个列表
myMat = imgLoadData('input/14.SVD/0_5.txt')

print "****original matrix****"
# 对原始图像进行SVD分解并重构图像e
printMat(myMat, thresh)

# 通过Sigma 重新构成SigRecom来实现
# Sigma是一个对角矩阵,因此需要建立一个全0矩阵,然后将前面的那些奇异值填充到对角线上。
U, Sigma, VT = la.svd(myMat)
# SigRecon = mat(zeros((numSV, numSV)))
# for k in range(numSV):
#     SigRecon[k, k] = Sigma[k]

# 分析插入的 Sigma 长度
analyse_data(Sigma, 20)

SigRecon = mat(eye(numSV) * Sigma[: numSV])
reconMat = U[:, :numSV] * SigRecon * VT[:numSV, :]
print "****reconstructed matrix using %d singular values *****" % numSV
printMat(reconMat, thresh)

完整代码地址: https://github.com/apachecn/AiLearning/blob/master/src/py2.x/ml/14.SVD/svdRecommend.py

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