使用 PCA 降维

该 PCA 示例使用一个包含大量列的名为 world 的数据集。该示例展示了如何将 PCA 应用于数据集中的所有列(HDI 除外)并将它们降为二维。

开始示例之前,请加载机器学习示例数据
  1. 创建名为 pcamodel 的 PCA 模型。

    => SELECT PCA ('pcamodel', 'world','country,HDI,em1970,em1971,em1972,em1973,em1974,em1975,em1976,em1977,
    em1978,em1979,em1980,em1981,em1982,em1983,em1984 ,em1985,em1986,em1987,em1988,em1989,em1990,em1991,em1992,
    em1993,em1994,em1995,em1996,em1997,em1998,em1999,em2000,em2001,em2002,em2003,em2004,em2005,em2006,em2007,
    em2008,em2009,em2010,gdp1970,gdp1971,gdp1972,gdp1973,gdp1974,gdp1975,gdp1976,gdp1977,gdp1978,gdp1979,gdp1980,
    gdp1981,gdp1982,gdp1983,gdp1984,gdp1985,gdp1986,gdp1987,gdp1988,gdp1989,gdp1990,gdp1991,gdp1992,gdp1993,
    gdp1994,gdp1995,gdp1996,gdp1997,gdp1998,gdp1999,gdp2000,gdp2001,gdp2002,gdp2003,gdp2004,gdp2005,gdp2006,
    gdp2007,gdp2008,gdp2009,gdp2010' USING PARAMETERS exclude_columns='HDI, country');
    
    
    PCA
    ---------------------------------------------------------------
    Finished in 1 iterations.
    Accepted Rows: 96  Rejected Rows: 0
    (1 row)
    
  2. 查看 pcamodel 的摘要输出。

    
    => SELECT GET_MODEL_SUMMARY(USING PARAMETERS model_name='pcamodel');
    GET_MODEL_SUMMARY
    --------------------------------------------------------------------------------
    
  3. 接下来,将 PCA 应用于选定的几个列(HDI 和 country 列除外)。

    => SELECT APPLY_PCA (HDI,country,em1970,em2010,gdp1970,gdp2010 USING PARAMETERS model_name='pcamodel',
    exclude_columns='HDI,country', key_columns='HDI,country',cutoff=.3) OVER () FROM world;
    HDI   |       country       |       col1
    ------+---------------------+-------------------
    0.886 | Belgium             | -36288.1191849017
    0.699 | Belize              |   -81740.32711562
    0.427 | Benin               | -122666.882708325
    0.805 | Chile               | -161356.484748602
    0.687 | China               | -202634.254216416
    0.744 | Costa Rica          | -242043.080125449
    0.4   | Cote d'Ivoire       | -283330.394428932
    0.776 | Cuba                | -322625.857541772
    0.895 | Denmark             | -356086.311721071
    0.644 | Egypt               | -403634.743992772
    .
    .
    .
    (96 rows)
    
  4. 然后,可以选择应用反函数以将数据转换回其原始状态。此示例显示了仅针对第一条记录的缩小版输出。总共有 96 条记录。

    => SELECT APPLY_INVERSE_PCA (HDI,country,em1970,em2010,gdp1970,gdp2010 USING PARAMETERS model_name='pcamodel',
    exclude_columns='HDI,country', key_columns='HDI,country') OVER () FROM world limit 1;
    -[ RECORD 1 ]--------------
    HDI     | 0.886
    country | Belgium
    em1970  | 3.74891915022521
    em1971  | 26.091852917619
    em1972  | 22.0262860721982
    em1973  | 24.8214492074202
    em1974  | 20.9486650320945
    em1975  | 29.5717692117088
    em1976  | 17.4373459783249
    em1977  | 33.1895610966146
    em1978  | 15.6251407781098
    em1979  | 14.9560299812815
    em1980  | 18.0870223053504
    em1981  | -6.23151505146251
    em1982  | -7.12300504708672
    em1983  | -7.52627957856581
    em1984  | -7.17428622245234
    em1985  | -9.04899186621455
    em1986  | -10.5098581697156
    em1987  | -7.97146984849547
    em1988  | -8.85458031319287
    em1989  | -8.78422101747477
    em1990  | -9.61931854722004
    em1991  | -11.6411235452067
    em1992  | -12.8882752879355
    em1993  | -15.0647523842803
    em1994  | -14.3266175918398
    em1995  | -9.07603254825782
    em1996  | -9.32002671928241
    em1997  | -10.0209028262361
    em1998  | -6.70882735196004
    em1999  | -7.32575918131333
    em2000  | -10.3113551933996
    em2001  | -11.0162573094354
    em2002  | -10.886264397431
    em2003  | -8.96078372850612
    em2004  | -11.5157129257881
    em2005  | -12.5048269019293
    em2006  | -12.2345161132594
    em2007  | -8.92504587601715
    em2008  | -12.1136551375247
    em2009  | -10.1144380511421
    em2010  | -7.72468307053519
    gdp1970 | 10502.1047183969
    gdp1971 | 9259.97560190599
    gdp1972 | 6593.98178532712
    gdp1973 | 5325.33813328068
    gdp1974 | -899.029529832931
    gdp1975 | -3184.93671107899
    gdp1976 | -4517.68204331439
    gdp1977 | -3322.9509067019
    gdp1978 | -33.8221923368737
    gdp1979 | 2882.50573071066
    gdp1980 | 3638.74436577365
    gdp1981 | 2211.77365027338
    gdp1982 | 5811.44631880621
    gdp1983 | 7365.75180165581
    gdp1984 | 10465.1797058904
    gdp1985 | 12312.7219748196
    gdp1986 | 12309.0418293413
    gdp1987 | 13695.5173269466
    gdp1988 | 12531.9995299889
    gdp1989 | 13009.2244205049
    gdp1990 | 10697.6839797576
    gdp1991 | 6835.94651304181
    gdp1992 | 4275.67753277099
    gdp1993 | 3382.29408813394
    gdp1994 | 3703.65406726311
    gdp1995 | 4238.17659535371
    gdp1996 | 4692.48744219914
    gdp1997 | 4539.23538342266
    gdp1998 | 5886.78983381162
    gdp1999 | 7527.72448728762
    gdp2000 | 7646.05563584361
    gdp2001 | 9053.22077886667
    gdp2002 | 9914.82548013531
    gdp2003 | 9201.64413455221
    gdp2004 | 9234.70123279344
    gdp2005 | 9565.5457350936
    gdp2006 | 9569.86316415438
    gdp2007 | 9104.60260145907
    gdp2008 | 8182.8163827425
    gdp2009 | 6279.93197775805
    gdp2010 | 4274.40397281553
    

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