期刊复现②：数据降维为可解释聚类分析提供数据支持 - 文章 - 开发者社区

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本节介绍：基于

参考文献中的降维方法对数据进行降维处理，为该参考文献第二步实现，最终目的是实现可解释聚类分析，数据采用模拟数据无任何现实意义，作者根据个人对机器学习的理解进行代码实现与图表输出，细节并不保证与原文一定相同，仅供参考。

详细数据和代码将在稍后上传至交流群，付费群成员可在交流群中获取下载。需要的朋友可关注公众文末提供的购买方式。

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✨ 论文信息 ✨

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在文章中，数据预处理后进行数据降维的目的是帮助提高分析结果的可解释性并解决“维度灾难”问题。高维数据中，特征变量过多可能会导致计算复杂度增高，同时增加模型的不稳定性和过拟合的风险。通过降维，能够减少变量的数量，从而简化模型，提高数据的可解释性，使得后续的聚类和分类结果更容易理解和应用

此外，降维有助于在保证信息不失真的前提下，减少冗余和噪声，从而提高数据的质量和模型的准确性。降维方法如主成分分析（PCA）或稀疏主成分分析（SPCA）等，可以提取出最能代表原始数据的少量新特征，这些新特征在实际应用中更容易解读

因此，数据预处理和降维相结合，为后续的聚类分析和模型解释提供了更加简洁且易于理解的基础

✨ 代码实现 ✨


          
from clearn.dimensionality_reduction import DimensionalityReduction
          
# 创建一个 DimensionalityReduction 类的实例，进行降维操作
          
dr = DimensionalityReduction(df, num_vars=num_vars, cat_vars=cat_vars, num_algorithm='spca')
          
t = dr.transform(min_explained_variance_ratio=None)
          
t

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创建一个DimensionalityReduction类的实例，通过指定数值型变量num_vars、分类变量cat_vars以及使用spca算法进行降维，然后对数据进行降维转换，并返回转换后的结果t


            
# 绘制数值型数据降维中，特定主成分（指定为 dim_idx=3）的最重要贡献变量的图形
            
dr.plot_num_main_contributors(n_contributors=10, dim_idx=3)

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解释提取的主成分，对于从连续变量中提取的主成分，关注的是找到与这些主成分高度相关的原始变量，绘制了数值型数据降维中，指定为

dim\_idx=3

的主成分（即第四个主成分）的前10个最重要贡献变量的图形，图中展示了每个变量与该主成分的相关系数。图中红色表示正相关，蓝色表示负相关


          
# 绘制类别型数据降维后，第0个主成分的主要贡献变量的分布图
          
dr.plot_cat_main_contributor_distribution(dim_idx=0)

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绘制类别型数据降维后，第0个主成分的主要贡献变量（dim_idx=0）的分布图。结果图展示了变量dim_15的分布情况，并根据不同的REPEAT和IMMIG类别进行分组。每个子图表示在不同类别下的变量分布情况，显示了该变量在这些类别中的分布特征。图中的曲线表示该变量的概率密度，阴影区域表示该概率的累计分布


          
              

            dr.plot\_num\_explained\_variance(0.5)

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展示数值型数据降维后的解释方差情况，图中的两个子图分别表示累计解释方差和归一化解释方差的变化

上方的图表显示了随着主成分数量的增加，解释方差的累计比例。图中虚线表示50%的解释方差，红色虚线表示选择的最优主成分数量，绿色虚线表示达到50%解释方差所需的最少主
成分数下方的图表显示了归一化后的解释方差曲线。该曲线帮助展示每个主成分对方差的贡献，蓝色曲线表示主成分贡献差异，红色虚线依然表示最优主成分数量

通过这些图表，可以理解在降维过程中，选择合适数量的主成分来确保解释方差的有效性

根据数据预处理和降维分析的结果，最终的步骤是保存降维后的数据。这个降维后的数据为后续的聚类分析提供了一个更加简洁且具有洞察力的特征表示。这对于后续的聚类过程至关重要，因为聚类能够帮助识别数据中的有意义模式并为观测数据分配标签。通过保存关键的降维成分，确保聚类过程更加高效且具有可解释性，从而便于在数据中识别出不同的群体进行进一步分析

✨ 该文章案例 ✨

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在上传至交流群的文件中，像往期文章一样，将对案例进行逐步分析，确保读者能够达到最佳的学习效果。内容都经过详细解读，帮助读者深入理解模型的实现过程和数据分析步骤，从而最大化学习成果。

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