奇异值分解(SVD)原理与在降维中的应用

奇异值分解(Singular Value Decomposition，以下简称SVD)是在机器学习领域广泛应用的算法，它不光可以用于降维算法中的特征分解，还可以用于推荐系统，以及自然语言处理等领域。是很多机器学习算法的基石。本文就对SVD的原理做一个总结，并讨论在在PCA降维算法中是如何运用运用SVD的。

1. 回顾特征值和特征向量

我们首先回顾下特征值和特征向量的定义如下：

$Ax=\lambda x$Ax=λx

其中 A 是一个 n×n 的矩阵，x是一个n维向量，则我们说 $\lambda$λ 是矩阵A的一个特征值，而 x 是矩阵 A 的特征值λ所对应的特征向量。

求出特征值和特征向量有什么好处呢？ 就是我们可以将矩阵A特征分解。如果我们求出了矩阵A的n个特征值 $\lambda_1 \leq \lambda_2 \leq ... \leq \lambda_n$λ1​≤λ2​≤...≤λn​,以及这n个特征值所对应的特征向量$\{w_1,w_2,...w_n\}${w1​,w2​,...wn​}，，如果这 $n$n 个特征向量线性无关，那么矩阵A就可以用下式的特征分解表示：

$A=W\Sigma W^{-1}$A=WΣW−1

注意到要进行特征分解，矩阵A必须为方阵。那么如果A不是方阵，即行和列不相同时，我们还可以对矩阵进行分解吗？答案是可以，此时我们的SVD登场了。

2. SVD的定义

SVD也是对矩阵进行分解，但是和特征分解不同，SVD并不要求要分解的矩阵为方阵。假设我们的矩阵A是一个 m×n 的矩阵，那么我们定义矩阵A的SVD为：

$A = U\Sigma V^T$A=UΣVT

其中U是一个m×m的矩阵，$\Sigma$Σ 是一个m×n的矩阵，除了主对角线上的元素以外全为0，主对角线上的每个元素都称为奇异值，V是一个n×n的矩阵。U和V都是酉矩阵，即满足 $U^TU=I, V^TV=I$UTU=I,VTV=I。下图可以很形象的看出上面SVD的定义：

那么我们如何求出SVD分解后的 $U, \Sigma, V$U,Σ,V这三个矩阵呢？

如果我们将A的转置和A做矩阵乘法，那么会得到n×n的一个方阵 $A^TA$ATA。既然 $A^TA$ATA是方阵，那么我们就可以进行特征分解，得到的特征值和特征向量满足下式：
$(AA^T)u_i = \lambda_i u_i$(AAT)ui​=λi​ui​

这样我们就可以得到矩阵 $AA^T$AAT 的m个特征值和对应的m个特征向量u了。将$AA^T$AAT的所有特征向量张成一个m×m的矩阵U，就是我们SVD公式里面的U矩阵了。一般我们将U中的每个特征向量叫做A的左奇异向量。

U和V我们都求出来了，现在就剩下奇异值矩阵 $\Sigma$Σ 没有求出了。由于 $\Sigma$Σ 除了对角线上是奇异值其他位置都是0，那我们只需要求出每个奇异值 $\sigma$σ 就可以了。

我们注意到:

$A=U\Sigma V^T \Rightarrow AV=U\Sigma V^TV \Rightarrow AV=U\Sigma \Rightarrow Av_i = \sigma_i u_i \Rightarrow \sigma_i = Av_i / u_i$A=UΣVT⇒AV=UΣVTV⇒AV=UΣ⇒Avi​=σi​ui​⇒σi​=Avi​/ui​

这样我们可以求出我们的每个奇异值，进而求出奇异值矩阵 $\Sigma$Σ。

上面还有一个问题没有讲，就是我们说ATA的特征向量组成的就是我们SVD中的V矩阵，而AAT的特征向量组成的就是我们SVD中的U矩阵，这有什么根据吗？这个其实很容易证明，我们以V矩阵的证明为例。

$A=U\Sigma V^T \Rightarrow A^T=V\Sigma^T U^T \Rightarrow A^TA = V\Sigma^T U^TU\Sigma V^T = V\Sigma^2V^T$A=UΣVT⇒AT=VΣTUT⇒ATA=VΣTUTUΣVT=VΣ2VT

上式证明使用了: $U^TU=I, \Sigma^T\Sigma=\Sigma^2$UTU=I,ΣTΣ=Σ2。可以看出$A^TA$ATA的特征向量组成的的确就是我们SVD中的V矩阵。类似的方法可以得到$A^TA$ATA的特征向量组成的就是我们SVD中的U矩阵。

进一步我们还可以看出我们的特征值矩阵等于奇异值矩阵的平方，也就是说特征值和奇异值满足如下关系：
$\sigma_i = \sqrt{\lambda_i}$σi​=λi​​

这样也就是说，我们可以不用 $\sigma_i = Av_i / u_i$σi​=Avi​/ui​来计算奇异值，也可以通过求出$A^TA$ATA的特征值取平方根来求奇异值。

3. SVD计算举例

这里我们用一个简单的例子来说明矩阵是如何进行奇异值分解的。我们的矩阵A定义为：

$\mathbf{A} = \left( \begin{array}{ccc} 0& 1\\ 1& 1\\ 1& 0 \end{array} \right)$A=⎝⎛​011​110​⎠⎞​

我们首先求出$A^TA$ATA和$AA^T$AAT

$\mathbf{A^TA} = \left( \begin{array}{ccc} 0& 1 &1\\ 1&1& 0 \end{array} \right) \left( \begin{array}{ccc} 0& 1\\ 1& 1\\ 1& 0 \end{array} \right) = \left( \begin{array}{ccc} 2& 1 \\ 1& 2 \end{array} \right)$ATA=(01​11​10​)⎝⎛​011​110​⎠⎞​=(21​12​)

$\mathbf{AA^T} = \left( \begin{array}{ccc} 0& 1\\ 1& 1\\ 1& 0 \end{array} \right) \left( \begin{array}{ccc} 0& 1 &1\\ 1&1& 0 \end{array} \right) = \left( \begin{array}{ccc} 1& 1 & 0\\ 1& 2 & 1\\ 0& 1& 1 \end{array} \right)$AAT=⎝⎛​011​110​⎠⎞​(01​11​10​)=⎝⎛​110​121​011​⎠⎞​

进而求出$A^TA$ATA的特征值和特征向量：

$\lambda_1= 3; v_1 = \left( \begin{array}{ccc} 1/\sqrt{2} \\ 1/\sqrt{2} \end{array} \right); \lambda_2= 1; v_2 = \left( \begin{array}{ccc} -1/\sqrt{2} \\ 1/\sqrt{2} \end{array} \right)$λ1​=3;v1​=(1/2​1/2​​);λ2​=1;v2​=(−1/2​1/2​​)

接着求$AA^T$AAT的特征值和特征向量：

$\lambda_1= 3; u_1 = \left( \begin{array}{ccc} 1/\sqrt{6} \\ 2/\sqrt{6} \\ 1/\sqrt{6} \end{array} \right); \lambda_2= 1; u_2 = \left( \begin{array}{ccc} 1/\sqrt{2} \\ 0 \\ -1/\sqrt{2} \end{array} \right); \lambda_3= 0; u_3 = \left( \begin{array}{ccc} 1/\sqrt{3} \\ -1/\sqrt{3} \\ 1/\sqrt{3} \end{array} \right)$λ1​=3;u1​=⎝⎛​1/6​2/6​1/6​​⎠⎞​;λ2​=1;u2​=⎝⎛​1/2​0−1/2​​⎠⎞​;λ3​=0;u3​=⎝⎛​1/3​−1/3​1/3​​⎠⎞​

利用$Av_i = \sigma_i u_i, i=1,2$Avi​=σi​ui​,i=1,2求奇异值：

$\left( \begin{array}{ccc} 0& 1\\ 1& 1\\ 1& 0 \end{array} \right) \left( \begin{array}{ccc} 1/\sqrt{2} \\ 1/\sqrt{2} \end{array} \right) = \sigma_1 \left( \begin{array}{ccc} 1/\sqrt{6} \\ 2/\sqrt{6} \\ 1/\sqrt{6} \end{array} \right) \Rightarrow \sigma_1=\sqrt{3}$⎝⎛​011​110​⎠⎞​(1/2​1/2​​)=σ1​⎝⎛​1/6​2/6​1/6​​⎠⎞​⇒σ1​=3​

$\left( \begin{array}{ccc} 0& 1\\ 1& 1\\ 1& 0 \end{array} \right) \left( \begin{array}{ccc} -1/\sqrt{2} \\ 1/\sqrt{2} \end{array} \right) = \sigma_2 \left( \begin{array}{ccc} 1/\sqrt{2} \\ 0 \\ -1/\sqrt{2} \end{array} \right) \Rightarrow \sigma_2=1$⎝⎛​011​110​⎠⎞​(−1/2​1/2​​)=σ2​⎝⎛​1/2​0−1/2​​⎠⎞​⇒σ2​=1

当然，我们也可以用$\sigma_i = \sqrt{\lambda_i}$σi​=λi​​直接求出奇异值为$\sqrt{3}$3​和1.

最终得到A的奇异值分解为：

$A=U\Sigma V^T = \left( \begin{array}{ccc} 1/\sqrt{6} & 1/\sqrt{2} & 1/\sqrt{3} \\ 2/\sqrt{6} & 0 & -1/\sqrt{3}\\ 1/\sqrt{6} & -1/\sqrt{2} & 1/\sqrt{3} \end{array} \right) \left( \begin{array}{ccc} \sqrt{3} & 0 \\ 0 & 1\\ 0 & 0 \end{array} \right) \left( \begin{array}{ccc} 1/\sqrt{2} & 1/\sqrt{2} \\ -1/\sqrt{2} & 1/\sqrt{2} \end{array} \right)$A=UΣVT=⎝⎛​1/6​2/6​1/6​​1/2​0−1/2​​1/3​−1/3​1/3​​⎠⎞​⎝⎛​3​00​010​⎠⎞​(1/2​−1/2​​1/2​1/2​​)

4. SVD的一些性质

上面几节我们对SVD的定义和计算做了详细的描述，似乎看不出我们费这么大的力气做SVD有什么好处。那么SVD有什么重要的性质值得我们注意呢？

对于奇异值,它跟我们特征分解中的特征值类似，在奇异值矩阵中也是按照从大到小排列，而且奇异值的减少特别的快，在很多情况下，前10%甚至1%的奇异值的和就占了全部的奇异值之和的99%以上的比例。也就是说，我们也可以用最大的k个的奇异值和对应的左右奇异向量来近似描述矩阵。也就是说：
$A_{m \times n} = U_{m \times m}\Sigma_{m \times n} V^T_{n \times n} \approx U_{m \times k}\Sigma_{k \times k} V^T_{k \times n}$Am×n​=Um×m​Σm×n​Vn×nT​≈Um×k​Σk×k​Vk×nT​

其中k要比n小很多，也就是一个大的矩阵A可以用三个小的矩阵 $U_{m \times k},\Sigma_{k \times k} ,V^T_{k \times n}$Um×k​,Σk×k​,Vk×nT​ 来表示。如下图所示，现在我们的矩阵A只需要灰色的部分的三个小矩阵就可以近似描述了。

由于这个重要的性质，SVD可以用于PCA降维，来做数据压缩和去噪。也可以用于推荐算法，将用户和喜好对应的矩阵做特征分解，进而得到隐含的用户需求来做推荐。同时也可以用于NLP中的算法，比如潜在语义索引（LSI）。下面我们就对SVD用于PCA降维做一个介绍。

5. SVD用于PCA

在主成分分析（PCA）原理总结中，我们讲到要用PCA降维，需要找到样本协方差矩阵 $X^TX$XTX 的最大的d个特征向量，然后用这最大的d个特征向量张成的矩阵来做低维投影降维。可以看出，在这个过程中需要先求出协方差矩阵$X^TX$XTX，当样本数多样本特征数也多的时候，这个计算量是很大的。

注意到我们的SVD也可以得到协方差矩阵$X^TX$XTX最大的d个特征向量张成的矩阵，但是SVD有个好处，有一些SVD的实现算法可以不求先求出协方差矩阵$X^TX$XTX，也能求出我们的右奇异矩阵V。也就是说，我们的PCA算法可以不用做特征分解，而是做SVD来完成。这个方法在样本量很大的时候很有效。实际上，scikit-learn的PCA算法的背后真正的实现就是用的SVD，而不是我们我们认为的暴力特征分解。

另一方面，注意到PCA仅仅使用了我们SVD的右奇异矩阵，没有使用左奇异矩阵，那么左奇异矩阵有什么用呢？

假设我们的样本是m×n的矩阵X，如果我们通过SVD找到了矩阵$X^TX$XTX最大的d个特征向量张成的m×d维矩阵U，则我们如果进行如下处理：

$X'_{d \times n} = U_{d \times m}^TX_{m \times n}$Xd×n′​=Ud×mT​Xm×n​

可以得到一个d×n的矩阵X‘,这个矩阵和我们原来的m×n维样本矩阵X相比，行数从m减到了k，可见对行数进行了压缩。也就是说，左奇异矩阵可以用于行数的压缩。相对的，右奇异矩阵可以用于列数即特征维度的压缩，也就是我们的PCA降维。

6. SVD小结

SVD作为一个很基本的算法，在很多机器学习算法中都有它的身影，特别是在现在的大数据时代，由于SVD可以实现并行化，因此更是大展身手。SVD的原理不难，只要有基本的线性代数知识就可以理解，实现也很简单因此值得仔细的研究。当然，SVD的缺点是分解出的矩阵解释性往往不强，有点黑盒子的味道，不过这不影响它的使用。

原文转载自：https://www.cnblogs.com/pinard/p/6251584.html，仅用于学习交流，感谢原作者分享！