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主要分量分析主要分量分析(PrincipalComponentAnalysis,簡稱PCA)的目的是要對一組高維空間的資料進行投影(或線性組合),並進而找出最佳的投影方式,使得投影後的資料最能保持原資料的特性。PCA又稱為Larhunen-Loeve轉換,並被廣泛地用在數位訊號處理,影像處理、圖形辨識及資料聚類。假設我們的資料點是由維度為m的向量來表示,其中。為簡化討論,我們假設這一組資料的平均值是零,也就是說:如果這一組資料不滿足此條件,只需將之平移,以平均點為新座標原點即可。我們的目標是要找一個單位向量u,使得在u方向的投影平方和為最大。我們可用矩陣A來代表這一組資料點:此時這一組資料在u方向的投影可以表示為:而投影平方的總和為:欲使投影總和為最小,並滿足,我們可引進LagrangeMultiplier,並形成新的目標函數:欲求上列之極值,直接微分即可:因此在極值發生時,u是的固有單位向量,則是對應的固有值。此時的投影量總和為:換句話說,如果我們將的固有值排序成而對應的固有向量則是,那麼的最大值是,發生在;而最小值是,發生在。Oncewehavefoundthefirstprincipalcomponent,wewanttofindthesecondprincipalcomponentthatisorthogonaltoandhavethelargestprojection.Thiscanbeformulatedasfollows:Aftertakethederivative,wehaveAftermultiplyingtheaboveexpressionby,wehaveThereforewehaveWhichimpliesistheeigenvectorofwiththesecondlargesteigenvalue.Bycontinuethisprocess,wecanshowthattheotherprojectionsaregivenbytheeigenvectorswithdecreasingeigenvalues.Infact,sinceissymmetricandsemipositivedefinite,wehaveisaorthonormalbasisAlleigenvaluesarepositiveorzero,andthenumberofnon-zeroeigenvaluesisequaltotherankof.Inpractice,wetaketheminimumksuchthattheproportionofvarianceexplainedbythefirstkprincipalcomponentsisgreaterthan
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