java做主成分分析_主成分分析（PCA） Java

导入jar包:Jama-1.0.2.jar

//========计算类===========

import java.util.ArrayList;

import java.util.Collections;

import java.util.HashMap;

import java.util.Iterator;

import java.util.List;

import java.util.Map;

import java.util.Map.Entry;

import java.util.TreeMap;

import Jama.Matrix;

/*

* 算法步骤:

* 1)将原始数据按列组成n行m列矩阵X

* 2)特征中心化。即每一维的数据都减去该维的均值，使每一维的均值都为0

* 3)求出协方差矩阵

* 4)求出协方差矩阵的特征值及对应的特征向量

* 5)将特征向量按对应的特征值大小从上往下按行排列成矩阵，取前k行组成矩阵p

* 6)Y=PX 即为降维到k维后的数据

*/

public class PCA {

private static final double threshold = 0.95;// 特征值阈值

/**

*

* 使每个样本的均值为0

*

* @param primary

*            原始二维数组矩阵

* @return averageArray 中心化后的矩阵

*/

public double[][] changeAverageToZero(double[][] primary) {

int n = primary.length;

int m = primary[0].length;

double[] sum = new double[m];

double[] average = new double[m];

double[][] averageArray = new double[n][m];

for (int i = 0; i < m; i++) {

for (int j = 0; j < n; j++) {

sum[i] += primary[j][i];

}

average[i] = sum[i] / n;

}

for (int i = 0; i < m; i++) {

for (int j = 0; j < n; j++) {

averageArray[j][i] = primary[j][i] - average[i];

}

}

return averageArray;

}

/**

*

* 计算协方差矩阵

*

* @param matrix

*            中心化后的矩阵

* @return result 协方差矩阵

*/

public double[][] getVarianceMatrix(double[][] matrix) {

int n = matrix.length;// 行数

int m = matrix[0].length;// 列数

double[][] result = new double[m][m];// 协方差矩阵

for (int i = 0; i < m; i++) {

for (int j = 0; j < m; j++) {

double temp = 0;

for (int k = 0; k < n; k++) {

temp += matrix[k][i] * matrix[k][j];

}

result[i][j] = temp / (n - 1);

}

}

return result;

}

/**

* 求特征值矩阵

*

* @param matrix

*            协方差矩阵

* @return result 向量的特征值二维数组矩阵

*/

public double[][] getEigenvalueMatrix(double[][] matrix) {

Matrix A = new Matrix(matrix);

// 由特征值组成的对角矩阵,eig()获取特征值

A.eig().getD().print(10, 6);

double[][] result = A.eig().getD().getArray();

return result;

}

/**

* 标准化矩阵(特征向量矩阵)

*

* @param matrix

*            特征值矩阵

* @return result 标准化后的二维数组矩阵

*/

public double[][] getEigenVectorMatrix(double[][] matrix) {

Matrix A = new Matrix(matrix);

A.eig().getV().print(6, 2);

double[][] result = A.eig().getV().getArray();

return result;

}

/**

* 寻找主成分

*

* @param prinmaryArray

*            原始二维数组数组

* @param eigenvalue

*            特征值二维数组

* @param eigenVectors

*            特征向量二维数组

* @return principalMatrix 主成分矩阵

*/

public Matrix getPrincipalComponent(double[][] primaryArray,

double[][] eigenvalue, double[][] eigenVectors) {

Matrix A = new Matrix(eigenVectors);// 定义一个特征向量矩阵

double[][] tEigenVectors = A.transpose().getArray();// 特征向量转置

Map principalMap = new HashMap();// key=主成分特征值，value=该特征值对应的特征向量

TreeMap eigenMap = new TreeMap(

Collections.reverseOrder());// key=特征值，value=对应的特征向量；初始化为翻转排序，使map按key值降序排列

double total = 0;// 存储特征值总和

int index = 0, n = eigenvalue.length;

double[] eigenvalueArray = new double[n];// 把特征值矩阵对角线上的元素放到数组eigenvalueArray里

for (int i = 0; i < n; i++) {

for (int j = 0; j < n; j++) {

if (i == j)

eigenvalueArray[index] = eigenvalue[i][j];

}

index++;

}

for (int i = 0; i < tEigenVectors.length; i++) {

double[] value = new double[tEigenVectors[0].length];

value = tEigenVectors[i];

eigenMap.put(eigenvalueArray[i], value);

}

// 求特征总和

for (int i = 0; i < n; i++) {

total += eigenvalueArray[i];

}

// 选出前几个主成分

double temp = 0;

int principalComponentNum = 0;// 主成分数

List plist = new ArrayList();// 主成分特征值

for (double key : eigenMap.keySet()) {

if (temp / total <= threshold) {

temp += key;

plist.add(key);

principalComponentNum++;

}

}

System.out.println("\n" + "当前阈值: " + threshold);

System.out.println("取得的主成分数: " + principalComponentNum + "\n");

// 往主成分map里输入数据

for (int i = 0; i < plist.size(); i++) {

if (eigenMap.containsKey(plist.get(i))) {

principalMap.put(i, eigenMap.get(plist.get(i)));

}

}

// 把map里的值存到二维数组里

double[][] principalArray = new double[principalMap.size()][];

Iterator> it = principalMap.entrySet()

.iterator();

for (int i = 0; it.hasNext(); i++) {

principalArray[i] = it.next().getValue();

}

Matrix principalMatrix = new Matrix(principalArray);

return principalMatrix;

}

/**

* 矩阵相乘

*

* @param primary

*            原始二维数组

*

* @param matrix

*            主成分矩阵

*

* @return result 结果矩阵

*/

public Matrix getResult(double[][] primary, Matrix matrix) {

Matrix primaryMatrix = new Matrix(primary);

Matrix result = primaryMatrix.times(matrix.transpose());

return result;

}

}

//==================MainClass========================

import Jama.Matrix;

public class PCAMain {

public static void main(String[] args) {

PCA pca = new PCA();

double[][] primaryArray = { { 100, 2, 3, 4, 1, 2, 32, 2 }, { 1, 2, 31, 52, 1, 2, 32, 2 },

{ 1, 2, 32, 2, 1, 2, 31, 52 }, { 1, 2, 32, 2, 1, 2, 30, 52 } };

System.out.println("--------------------------------------------");

System.out.println("原始数据: ");

System.out.println(primaryArray.length + "行，" + primaryArray[0].length + "列");

for (int i = 0; i < primaryArray.length; i++) {

for (int j = 0; j < primaryArray[0].length; j++) {

System.out.print(+primaryArray[i][j] + " \t");

}

System.out.println();

}

// 均值中心化后的矩阵

double[][] averageArray = pca.changeAverageToZero(primaryArray);

System.out.println("--------------------------------------------");

System.out.println("均值0化后的数据: ");

System.out.println(averageArray.length + "行，" + averageArray[0].length + "列");

for (int i = 0; i < averageArray.length; i++) {

for (int j = 0; j < averageArray[0].length; j++) {

System.out.print((float) averageArray[i][j] + " \t");

}

System.out.println();

}

// 协方差矩阵

double[][] varMatrix = pca.getVarianceMatrix(averageArray);

System.out.println("---------------------------------------------");

System.out.println("协方差矩阵: ");

for (int i = 0; i < varMatrix.length; i++) {

for (int j = 0; j < varMatrix[0].length; j++) {

System.out.print((float) varMatrix[i][j] + "\t");

}

System.out.println();

}

// 特征值矩阵

System.out.println("--------------------------------------------");

System.out.println("特征值矩阵: ");

double[][] eigenvalueMatrix = pca.getEigenvalueMatrix(varMatrix);

// 特征向量矩阵

System.out.println("--------------------------------------------");

System.out.println("特征向量矩阵: ");

double[][] eigenVectorMatrix = pca.getEigenVectorMatrix(varMatrix);

// 主成分矩阵

System.out.println("--------------------------------------------");

Matrix principalMatrix = pca.getPrincipalComponent(primaryArray, eigenvalueMatrix, eigenVectorMatrix);

System.out.println("主成分矩阵: ");

principalMatrix.print(6, 2);

// 降维后的矩阵

System.out.println("--------------------------------------------");

System.out.println("降维后的矩阵: ");

Matrix resultMatrix = pca.getResult(primaryArray, principalMatrix);

resultMatrix.print(10, 2);

}

}

直接可运行

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