劉文博，梁盛楠

(1.黔南民族師范學(xué)院數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院，貴州 都勻 558000； 2.黔南民族師范學(xué)院復(fù)雜系統(tǒng)與智能優(yōu)化實(shí)驗(yàn)室，貴州 都勻 558000)

0 引言

目前，諸多領(lǐng)域的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出高維度特點(diǎn)，即數(shù)據(jù)集包含幾百甚至幾千個(gè)變量，往往這些變量之間存在高度相關(guān)性且有些變量甚至與決策不相關(guān).隨著變量數(shù)目的增加，更會(huì)產(chǎn)生所謂的“維數(shù)災(zāi)難”[1]，若直接利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行處理勢(shì)必大量增加時(shí)間開(kāi)銷.對(duì)高維數(shù)據(jù)進(jìn)行降維、有效去除數(shù)據(jù)的冗余特征、降低特征之間的相關(guān)性是十分必要的.變量降維方法在基因表達(dá)數(shù)據(jù)識(shí)別[2]、圖像聚類[3]、機(jī)器學(xué)習(xí)[4-5]等領(lǐng)域起到了數(shù)據(jù)預(yù)處理的關(guān)鍵作用.

降維技術(shù)主要分為特征選擇[6]與特征提取[7].本文主要從特征提取的角度對(duì)高維基因表達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行維度約減研究，提高樣本類別的識(shí)別率.特征提取的典型代表為主成分分析法(Principal Component Analysis，PCA)，其基本思想是利用較少的主成分(綜合變量)來(lái)替代原來(lái)較多的特征，而這些主成分能夠盡可能多地包含原始特征的信息，并且彼此不相關(guān)[8]，PCA擅長(zhǎng)處理線性、高斯型分布數(shù)據(jù).但是，在很多情況下，數(shù)據(jù)往往呈現(xiàn)出非線性分布，若仍采用線性降維，則將丟失原本的低維結(jié)構(gòu).因此，一些非線性降維技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，其中最為典型的代表就是基于核技巧的非線性特征提取方法.如Scholkopf等[9]提出的基于核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis，KPCA)，該方法通過(guò)非線性映射將低維空間中線性不可分的數(shù)據(jù)映射到高維空間，實(shí)現(xiàn)高維空間中的線性可分.

核主成分分析的關(guān)鍵之處在于核函數(shù)的選擇，好的核函數(shù)可以更好地實(shí)現(xiàn)高維空間中樣本的線性可分.鑒于此，本文構(gòu)造了一類新的核函數(shù)——偽柯西類核函數(shù)，對(duì)高維數(shù)據(jù)進(jìn)行降維.通過(guò)在4個(gè)癌癥基因表達(dá)數(shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)分析，與全變量、高斯核、多項(xiàng)式核、雙曲正切核相比，在多數(shù)情況下，偽柯西類核函數(shù)的降維效果要優(yōu)于傳統(tǒng)的核函數(shù)以及全變量情形.

1 核主成分分析

傳統(tǒng)的主成分分析可以較好地處理變量間的線性關(guān)系，但是當(dāng)處理的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出非線性關(guān)系時(shí)，會(huì)導(dǎo)致各主成分貢獻(xiàn)率過(guò)于分散，不能找到有效代表原樣本的綜合變量，處理效果不夠理想[10].基于核技巧的主成分分析是一種較為理想的處理非線性問(wèn)題的方法，其基本原理如下所述.

令原始樣本數(shù)據(jù)矩陣為

X=(xij)n×p，i=1，2，…，n；j=1，2，…，p.

其中：xi=(xi1，xi2，…，xip)′為數(shù)據(jù)集的第i個(gè)樣本，n為樣本容量，p為變量個(gè)數(shù).

給定非線性映射Φ，將低維空間中的樣本映射到高維空間Y中，即

xi∈Rp→Φ(xi)∈Y.

在高維特征空間中利用主成分分析進(jìn)行特征提取，使得原樣本空間中線性不可分?jǐn)?shù)據(jù)在新空間下線性可分，如圖1所示.

圖1 KPCA樣本分離原理示意圖

核主成分分析計(jì)算過(guò)程如下：

令zi=φ(xi)為xi在高維特征空間中的樣本，其協(xié)方差矩陣為

(1)

KPCA的求解目標(biāo)為

(2)

由于φ(x)形式一般未知，引入形式已知的核函數(shù)

κ(xi，xj)=φT(xi)φ(xj)，

(3)

常用的核函數(shù)[11]：

(4)

(5)

把(5)式帶入(4)式可得

(6)

將(6)式兩側(cè)同乘φT(X)=(φT(x1)，…，φT(xn))T可得

Kαj=λjαj.

(7)

將(5)式帶入(2)式最終得到核主成分解

(8)

在進(jìn)行維度約減時(shí)，一般取前d(d

2 偽柯西類核函數(shù)

核主成分的主要目標(biāo)是基于核函數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行維度約減，那么核函數(shù)選擇是否恰當(dāng)就成為核降維的關(guān)鍵所在，這就需要不斷探尋新的核函數(shù)以提高核降維效果，以提高后續(xù)機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法的預(yù)測(cè)性能.受到柯西核函數(shù)的啟發(fā)并依據(jù)如下定理1，本節(jié)構(gòu)造新的偽柯西類核函數(shù).

定理1[12]設(shè)f：X→R是有界可積連續(xù)函數(shù)，則k(x-x′)=f(x-x′)為核函數(shù)的充要條件是f(0)>0，且其傅里葉變換

定理2 令

(9)

則(9)式為核函數(shù).

令t=-x，有

所以

因此

(10)

其中c>0，則(10)式為核函數(shù).

(11)

其中c>0，0

(9)—(10)式的表達(dá)形式與柯西密度函數(shù)較為相似，故本節(jié)構(gòu)造的核函數(shù)稱之為偽柯西類核函數(shù)，將上述核函數(shù)應(yīng)用于高維數(shù)據(jù)的特征約減，通過(guò)實(shí)驗(yàn)分析將偽柯西類核函數(shù)與傳統(tǒng)核函數(shù)的維度約減效果進(jìn)行對(duì)比.

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

利用本文構(gòu)造的偽柯西核函數(shù)以及已有的高斯核、多項(xiàng)式核、線性核、雙曲正切核對(duì)真實(shí)數(shù)據(jù)集進(jìn)行降維，然后采用目前主流的機(jī)器學(xué)習(xí)方法包括支持向量機(jī)(SVM)[13]、K近鄰[14](KNN)、樸素貝葉斯(NB)[15]在降維后的數(shù)據(jù)集與原始數(shù)據(jù)上進(jìn)行分類預(yù)測(cè)，最后將不同核函數(shù)的降維效果進(jìn)行對(duì)比研究.

3.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

實(shí)驗(yàn)環(huán)境設(shè)置為：Windows10，64位操作系統(tǒng)，Intel i7-9 700、3.0 GHz CUP，16 GB內(nèi)存，本文提出的算法和實(shí)驗(yàn)基于R語(yǔ)言(R 3.6.3)編碼實(shí)現(xiàn).使用來(lái)自Broad Institute Genome Data Analysis Center(http：∥portals.broadinstitute.org/cgi-bin/cancer/datasets.cgi)的4個(gè)真實(shí)癌癥基因表達(dá)數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析，數(shù)據(jù)的基本信息如表1所示.為了評(píng)價(jià)不同維度下機(jī)器學(xué)習(xí)方法的分類性能，使用的性能度量指標(biāo)為分類精度.

表1 數(shù)據(jù)集信息

基于核主成分分析的數(shù)據(jù)維度約減與分類識(shí)別步驟如下：

① 對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，消除量綱的影響；

② 選取核函數(shù)以及設(shè)定核函數(shù)參數(shù)；

③ 依據(jù)步驟②的核函數(shù)計(jì)算核矩陣；

④ 計(jì)算核矩陣的特征值與特征向量并對(duì)特征向量進(jìn)行歸一化處理；

⑤ 依據(jù)(8)式，計(jì)算原始數(shù)據(jù)在高維特征空間中的核主成分解yj，j=1，2，…，d；

⑥ 依據(jù)yj，j=1，2，…，d，利用機(jī)器學(xué)習(xí)分類方法對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分類識(shí)別.

3.2 對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

由于本文所使用的核函數(shù)均帶有參數(shù)，高斯核參數(shù)σ2，多項(xiàng)式核參數(shù)d，雙曲正切核參數(shù)β和θ，本文構(gòu)造的偽柯西核函數(shù)(10)式中的參數(shù)c，需要對(duì)上述參數(shù)進(jìn)行合理設(shè)定，即經(jīng)過(guò)上述核降維后，使得后續(xù)的機(jī)器學(xué)習(xí)分類性能達(dá)到相對(duì)最優(yōu).由于每個(gè)核函數(shù)至多包含2個(gè)參數(shù)，在參數(shù)不多的情況下，采取較為適宜的網(wǎng)格搜索(Grid Search)策略，對(duì)每個(gè)核函數(shù)中的參數(shù)設(shè)定取值范圍并按等步長(zhǎng)取值，使得后續(xù)分類算法達(dá)到精度最高的參數(shù)即為最終選取的參數(shù).最終確定的參數(shù)分別為σ2=50，d=2，β=6，θ=-0.1，c=1.對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表2—4.

表2 基于全變量、高斯核、多項(xiàng)式核、雙曲正切核與偽柯西核的SVM五折交叉驗(yàn)證精度比較

表3 基于全變量、高斯核、多項(xiàng)式核、雙曲正切核與偽柯西核的KNN五折交叉驗(yàn)證精度比較

表4 基于全變量、高斯核、多項(xiàng)式核、雙曲正切核與偽柯西核的NB五折交叉驗(yàn)證精度比較

根據(jù)表2給出的實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出，若不對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行降維，而直接應(yīng)用SVM進(jìn)行分類，在4個(gè)數(shù)據(jù)集上的精度僅有52%，31.88%，70%和19.33%，分類精度過(guò)低，這表明SVM對(duì)高維度小樣本數(shù)據(jù)集異常敏感，因此有必要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行維度約減.經(jīng)過(guò)核降維后，其分類精度有了明顯提升，與傳統(tǒng)的高斯核、多項(xiàng)式核和雙曲正切核相比，經(jīng)過(guò)本文構(gòu)造的偽柯西核函數(shù)降維后，SVM的分類精度達(dá)到最高分別為91.84%，98.79%，96.41%和98.05%.根據(jù)表3可以看到，偽柯西類核降維使得KNN的分類精度在Leukemia和Muliti-A數(shù)據(jù)集精度達(dá)到最高，在Breast和Lung數(shù)據(jù)集達(dá)到次最優(yōu).根據(jù)表4的結(jié)果，偽柯西類核降維使得NB在3個(gè)數(shù)據(jù)集上的分類精度達(dá)到最大，在1個(gè)數(shù)據(jù)集上精度達(dá)到次最大.

通過(guò)表2—4的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，總體上可以得出，與全變量、高斯核、多項(xiàng)式核以及雙曲正切核相比，經(jīng)過(guò)偽柯西核類函數(shù)降維后可以使目前主流的機(jī)器學(xué)習(xí)方法如SVM、KNN和NB的分類性能有較為顯著的提升.這表明，核降維可以較為充分的提取原始數(shù)據(jù)集的信息.通過(guò)在4個(gè)癌癥基因表達(dá)數(shù)據(jù)上的數(shù)據(jù)分析，與傳統(tǒng)核函數(shù)相比，偽柯西核的降維效果要更為出色.

4 結(jié)論

針對(duì)數(shù)據(jù)集高維度、高冗余性特點(diǎn)，為了提高后續(xù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的分類性能且能夠降低分類預(yù)測(cè)過(guò)程中的復(fù)雜度，本文提出一種基于偽柯西類核函數(shù)的主成分降維方法，即構(gòu)造新的核函數(shù)對(duì)高維數(shù)據(jù)進(jìn)行維度約減.通過(guò)在4個(gè)癌癥基因表達(dá)數(shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)分析，與全變量、高斯核、多項(xiàng)式核以及雙曲正切核相比，在多數(shù)情況下，偽柯西類核函數(shù)可更為有效地提高主流機(jī)器學(xué)習(xí)方法的預(yù)測(cè)精度.