0 引言

    大數據處理項目中，資源消耗最為突出的是數據的收集和預處理，大約占項目資源支出的80%，其中數據預處理工作量就要占60%左右^[1]。究其原因，是因為實際應用系統收集數據時，由于數據源的區別、考慮因素不同及數據收集工具和數據傳輸問題等造成收集到的數據存在數據不完整、重要屬性缺失、有噪聲和數據不一致等問題。要得到高質量的決策，必然要求高質量的數據，所以數據預處理在數據分析工作量中占比最大，目的是給數據挖掘提供準確、一致、及時、權威的數據集。數據預處理工作包括缺失值（空值）處理、異常值處理、數據集成和數據規約，其中數據規約是影響大型數據集預處理效果的主要瓶頸。文獻[2]中提出基于聚類方法實現數據分層；文獻[3]-[4]中提出離群值檢測進行異常值處理，進而數量規約；文獻[5]-[6]中提出基于相似連接實現數據并行處理；文獻[7]-[9]提出了選用二維離散小波進行維度規約的數據預處理；文獻[10]-[11]提出了針對稀疏數據進行數量規約的方法。而針對存在相關性的多個變量，目前廣泛使用主成分分析(Principal Component Analysis，PCA)方法進行降維，從而使用較少的綜合指標來代表原變量中的各類信息，降低數據分析的復雜性。

1 主成分分析PCA

    PCA的思想是將n維特征映射到k維(k<n)全新的正交特征(即主成分)上^[12]。其算法描述為：

    (1)輸入：n維特征數據集；

    (2)計算樣本均值：

    (3)計算樣本方差S²：

    (7)得到降序排列的前k個λ_i對應的特征向量z_i組成的矩陣；

    (8)輸出：轉換到k個特征向量構建的新空間數據集。

    由算法描述可知，PCA方法即通過基變換實現降維。為了保證最優變換，PCA采用最大方差來確?；Ａ粜畔⒘康淖畲蠡?。

    使用PCA方法進行數據維規約時，計算易于實現，只需要考慮原數據集的協方差矩陣大小，且k個主成分各自獨立^[13]。但PCA方法降維后，主成分的各個特征解釋性有所降低，而且未被選擇的非主成分也可能含有對樣本差異的重要信息，從而造成新的數據不完整。

2 改進的PCA數據預處理方法

    使用PCA方法進行維規約時，首先需要對原數據集中的數據中心化，其后也沒有人為設定參數或參照經驗模型進行計算，從而保證結果和數據相關，且獨立于用戶^[14]。由于均值易受極端值影，簡單地使用與均值相減實現數據中心化是造成映射所得主成分的特征解釋性降低的原因之一。為了解決這一問題，在對數據中心化時，用加權規范化均值來代替均值實現數據中心化。加權規范化均值計算公式為：

其中，I_d為數據集中的元素，d為元素與均值差，w_d為每個元素對應d所分配的權值，滿足∑w_d＝1。

    改進后的PCA算法描述為：

    (1)輸入：n維數據集X={x₁，x₂，…，x_n}；

    (5)計算目標函數，其中v為單位向量：

    (6)得到max(f(v))的必要條件為Cv=λv，則v為協方差矩陣的特征向量，其保存的信息量為特征值λ；

    (7)將協方差矩陣C對角化，得到n個不同的特征值λ_i，降序排列；

    (8)while(k<=n){

    (9)輸出：映射到新基集的數據集。

3 算法驗證實驗

3.1 原始數據集概況

    實驗采用的數據集為長江流域夾江揚州三江營點位南水北調東線取水口斷面2018年52期水質自動監測數據共364條，水質監測指標包括PH值、溶解氧DO、高錳酸鉀指數CODMn、氨氮 NH3-N、總磷TP、總氮TN和總有機碳TOC共7個變量，數據集片段如圖1所示。

3.2 數據中心化處理

    PCA方法對每個特征變量求均值，即計算=xi-，得到中心化后的數據集片段如圖2所示。

3.3 基于協方差矩陣的特征值確定主成分數量

    根據計算Rayleigh商和Cattell碎石檢驗原則，使用改進PCA方法前后，基于特征值對應的主成分選擇如圖4所示。

    由圖4(a)可知，根據特征值對應選擇第1、2、3和7個特征變量即可以表示數據集，數據集由346×7降為346×4，且變量TOC和CODMn、TN和NH3-N相關性較強，但注意到變量TP沒有被解釋。

    由圖4(b)可知，根據特征值對應選擇第1、2、3、4和7個特征變量即可以表示數據集，數據集由346×7降為346×5，且變量TOC和CODMn、TN和NH3-N相關性較強，可以進行合并，并且沒有丟失變量TP的特征數據。

3.4 根據特征向量矩陣生成新數據集

    將特征值對應的特征向量構造矩陣，得到數據降維轉換基，轉換前后數據集特征值示意圖如圖5所示。

    由圖5可知，使用PCA方法進行降維處理后，仍然可以保留原始數據集的大部分變量特征值，但實驗證明改進后的PCA方法尋找主成分更為謹慎，對特征特征值描述更加清晰。

4 結論

    主成分分析(PCA)是通過正交變換將n個可能相關的變量轉換為k個（k<n）不相關的變量，從而尋找到代表原數據集的主成分變量的一種統計方法，是目前使用最廣泛的數據維規約算法。理想的PCA方法使用要求最大方差和最少非主成分數據丟失，故使用PCA方法時要關注生成的協方差矩陣質量和特征值的選取數量。中心化數據時將均值計算轉變為加權規范平均值的計算，可以充分考慮各變量特征值的統計性能，保證生成的協方差矩陣質量。通過Rayleigh商和Cattell碎石檢驗原則可以選擇更合理的特征值數目，盡可能避免出現非主成分含有對樣本差異的重要信息丟失。實驗結果表明，改進后的PCA算法更能保證數據完整性，雖然可能會降低維規約的效率，但數據完整是高質量的數據源首先應該考慮的。

參考文獻

[1] 曾祥坤，張俊輝，石拓，等.基于主題提取模型的交通違法行為文本數據的挖掘[J].電子技術應用，2019，45(6)：41-45.

[2] 文若晴，馬昂，潘曉.基于密度聚類的簽到軌跡大數據分層預處理研究[J].計算機應用與軟件，2019，36(3)：20-28.

[3] ZHANG Y，MERATNIA N，HAVINGA P.Outlier detection tech-niques for wireless sensor networks：a survey[J].IEEE Com-munications Surveys ＆ Tutorials，2010，12(2)：159-170.

[4] LEI P R.A framework for anomaly detection in maritime traj-ectory behavior[J].Knowledge and Information Systems，2016，47(1)：189-214.

[5] 郭方方，潮洛蒙，朱建文.基于相似連接的多源數據并行預處理方法[J].計算機應用，2019，39(1)：57-60.

[6] CHEN Y F，ZHAO X，HE P J，et al.BMGSJoin：a MapReduce based graph similarity join algorithm[J].Pattern Recognition & Artificial Intelligence，2015，28(5)：472-480.

[7] 張璽君，袁占亭，張紅，等.交通軌跡大數據預處理方法研究[J].計算機工程，2019，45(6)：26-31.

[8] 崔光照，曹祥，張華.基于小波變換的基因表達數據去噪聚類分析[J].信號處理，2005，21(s1)：463-466.

[9] SU H，ZHENG K，WANG H，et al.Calibrating trajectory data for similarity-based analysis[C].ACM SIGMOD International Conference on Management of Data.ACM，2013：833-844.

[10] 李志平，付冬梅，穆志純.基于稀疏數據規約的CMAC大氣腐蝕數據補償方法[J].計算機應用研究，2016，33(9)：2645-2647.

[11] TAGHAVIPOUR A，FOUMANI M S，BOROUSHAKI M.Implementation of an optimal control strategy for a hydraulic hybrid vehicle using CMAC and RBF networks[J].Scientia Iranica，2012，19(2):327-334.

[12] 范葉平，李玉，楊德勝，等.基于深度集成學習的人臉智能反饋認知方法[J].電子技術應用，2019，45(5)：5-8，13.

[13] 謝霖銓，徐浩，陳希邦，等.基于PCA的決策樹優化算法[J].軟件導刊，2019，18(9)：69-71，76.

[14] 張云龍.基于PCA的高維流式數據聚類算法[J].電子技術與軟件工程，2019(8)：175-176.

作者信息:

陳  燕1，陳亞林2，鄭  軍1

(1.貴陽學院 數學與信息科學學院，貴州 貴陽550002；2.南京財經大學 管理科學與工程學院，江蘇 南京210046)