Подбор кривой плоскости к 3-D данным

Во-первых, мы генерируем некоторые trivariate нормальные данные для примера. Две из переменных справедливо строго коррелируются.

rng(5,'twister');
X = mvnrnd([0 0 0], [1 .2 .7; .2 1 0; .7 0 1],50);
plot3(X(:,1),X(:,2),X(:,3),'bo');
grid on;
maxlim = max(abs(X(:)))*1.1;
axis([-maxlim maxlim -maxlim maxlim -maxlim maxlim]);
axis square
view(-9,12);

Затем мы соответствуем плоскости к данным с помощью PCA. Коэффициенты для первых двух основных компонентов задают векторы, которые формируют базис для плоскости. Третий пк является ортогональным к первым двум, и его коэффициенты задают вектор нормали плоскости.

[coeff,score,roots] = pca(X);
basis = coeff(:,1:2)

basis = 3×2

    0.6774   -0.0790
    0.2193    0.9707
    0.7022   -0.2269

normal = coeff(:,3)

normal = 3×1

    0.7314
   -0.0982
   -0.6749

Это - все, которое существует к подгонке. Но давайте посмотрим ближе на результаты и построим подгонку наряду с данными.

Поскольку первые два компонента объясняют такое большое отклонение в данных, как возможно с двумя размерностями, плоскость является лучшей 2D линейной аппроксимацией к данным. Эквивалентно, третий компонент объясняет наименьшее количество объема изменения данных, и это - остаточный член в регрессии. Скрытые корни (или собственные значения) от PCA задают количество объясненного отклонения для каждого компонента.

pctExplained = roots' ./ sum(roots)

pctExplained = 1×3

    0.6226    0.2976    0.0798

Первые две координаты баллов основного компонента дают проекцию каждой точки на плоскость в системе координат плоскости. Чтобы получить координаты подходящих точек в терминах системы исходной координаты, мы умножаем каждый вектор коэффициентов PC на соответствующий счет и добавляем назад в среднем значении данных. Остаточные значения являются просто исходными данными минус подходящие точки.

[n,p] = size(X);
meanX = mean(X,1);
Xfit = repmat(meanX,n,1) + score(:,1:2)*coeff(:,1:2)';
residuals = X - Xfit;

Уравнение подходящей плоскости, которой удовлетворяет каждая из приспособленных точек в Xfit, ([x1 x2 x3] - meanX)*normal = 0. Плоскость проходит через точку meanX, и его перпендикулярным расстоянием до начала координат является meanX*normal. Перпендикулярное расстояние от каждой точки в X к плоскости, i.e., норма остаточных значений, скалярное произведение каждой точки в центре с нормальным к плоскости. Подходящая плоскость минимизирует сумму квадратичных невязок.

error = abs((X - repmat(meanX,n,1))*normal);
sse = sum(error.^2)

sse = 15.5142

Чтобы визуализировать подгонку, мы можем построить плоскость, исходные данные и их проекцию к плоскости.

[xgrid,ygrid] = meshgrid(linspace(min(X(:,1)),max(X(:,1)),5), ...
                         linspace(min(X(:,2)),max(X(:,2)),5));
zgrid = (1/normal(3)) .* (meanX*normal - (xgrid.*normal(1) + ygrid.*normal(2)));
h = mesh(xgrid,ygrid,zgrid,'EdgeColor',[0 0 0],'FaceAlpha',0);

hold on
above = (X-repmat(meanX,n,1))*normal < 0;
below = ~above;
nabove = sum(above);
X1 = [X(above,1) Xfit(above,1) nan*ones(nabove,1)];
X2 = [X(above,2) Xfit(above,2) nan*ones(nabove,1)];
X3 = [X(above,3) Xfit(above,3) nan*ones(nabove,1)];
plot3(X1',X2',X3','-', X(above,1),X(above,2),X(above,3),'o', 'Color',[0 .7 0]);
nbelow = sum(below);
X1 = [X(below,1) Xfit(below,1) nan*ones(nbelow,1)];
X2 = [X(below,2) Xfit(below,2) nan*ones(nbelow,1)];
X3 = [X(below,3) Xfit(below,3) nan*ones(nbelow,1)];
plot3(X1',X2',X3','-', X(below,1),X(below,2),X(below,3),'o', 'Color',[1 0 0]);

hold off
maxlim = max(abs(X(:)))*1.1;
axis([-maxlim maxlim -maxlim maxlim -maxlim maxlim]);
axis square
view(-9,12);

Зеленые точки выше плоскости, красные точки ниже.

Подбор кривой линии к 3-D данным

Подбор кривой прямой линии к данным является четным более простой, и из-за вложенного свойства PCA, мы можем использовать компоненты, которые были уже вычислены. Вектор направления, который задает линию, дан коэффициентами для первого основного компонента. Вторые и третьи PC являются ортогональными к первому, и их коэффициенты задают направления, которые перпендикулярны линии. Самым простым уравнением, чтобы описать линию является meanX + t*dirVect, где t параметрирует положение вдоль линии.

dirVect = coeff(:,1)

dirVect = 3×1

    0.6774
    0.2193
    0.7022

Первая координата баллов основного компонента дает проекцию каждой точки на линию. Как с 2D подгонкой, векторы коэффициентов PC, умноженные на баллы давание приспособленных точек в системе исходной координаты.

Xfit1 = repmat(meanX,n,1) + score(:,1)*coeff(:,1)';

Постройте график, исходные данные и их проекцию к линии.

t = [min(score(:,1))-.2, max(score(:,1))+.2];
endpts = [meanX + t(1)*dirVect'; meanX + t(2)*dirVect'];
plot3(endpts(:,1),endpts(:,2),endpts(:,3),'k-');

X1 = [X(:,1) Xfit1(:,1) nan*ones(n,1)];
X2 = [X(:,2) Xfit1(:,2) nan*ones(n,1)];
X3 = [X(:,3) Xfit1(:,3) nan*ones(n,1)];
hold on
plot3(X1',X2',X3','b-', X(:,1),X(:,2),X(:,3),'bo');
hold off
maxlim = max(abs(X(:)))*1.1;
axis([-maxlim maxlim -maxlim maxlim -maxlim maxlim]);
axis square
view(-9,12);
grid on

В то время как кажется, что многие проекции в этом графике не перпендикулярны линии, это только, потому что мы отображаем 3-D данные на графике в двух измерениях. В живом MATLAB® окно рисунка, вы могли в интерактивном режиме вращать график к другим точкам зрения, чтобы проверить, что проекции действительно перпендикулярны, и получить лучшее ощущение того, как линия соответствует данным.