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java - Weka 的 PCA 运行时间太长

coder 2024-03-06 原文

我正在尝试使用 Weka 使用 PCA 算法进行特征选择。

我的原始特征空间在 2700 个样本中包含约 9000 个属性。
我尝试使用以下代码来降低数据的维度:

AttributeSelection selector = new AttributeSelection();
PrincipalComponents pca = new PrincipalComponents();
Ranker ranker = new Ranker();
selector.setEvaluator(pca);
selector.setSearch(ranker);
Instances instances = SamplesManager.asWekaInstances(trainSet);
try { 
    selector.SelectAttributes(instances);
    return SamplesManager.asSamplesList(selector.reduceDimensionality(instances));
} catch (Exception e ) {
            ...
}

但是，它并没有在 12 小时内完成运行。它卡在方法 selector.SelectAttributes(instances); 中。

我的问题是: weka 的 PCA 需要这么长的计算时间吗？还是我错误地使用了 PCA？

如果预计运行时间较长:
如何调整 PCA 算法以大大运行得更快？你能建议一个替代方案吗？ (+示例代码如何使用)？

如果不是:
我做错了什么？我应该如何使用 weka 调用 PCA 并获得降维？

更新:这些评论证实了我的怀疑，即花费的时间比预期的要长得多。
我想知道:如何使用 weka 或替代库在 java 中获得 PCA。
为此添加了赏金。

最佳答案

深入 WEKA 代码后，瓶颈是创建协方差矩阵，然后计算该矩阵的特征向量。即使尝试切换到稀疏矩阵实现(我使用了 COLT 的 SparseDoubleMatrix2D )也无济于事。

我想出的解决方案是首先使用第一种快速方法降低维度(我使用信息增益排序器，并根据文档频率进行过滤)，然后在降低的维度上使用 PCA 进一步降低它。

代码比较复杂，但本质上可以归结为:

Ranker ranker = new Ranker();
InfoGainAttributeEval ig = new InfoGainAttributeEval();
Instances instances = SamplesManager.asWekaInstances(trainSet);
ig.buildEvaluator(instances);
firstAttributes = ranker.search(ig,instances);
candidates = Arrays.copyOfRange(firstAttributes, 0, FIRST_SIZE_REDUCTION);
instances = reduceDimenstions(instances, candidates)
PrincipalComponents pca = new PrincipalComponents();
pca.setVarianceCovered(var);
ranker = new Ranker();
ranker.setNumToSelect(numFeatures);
selection = new AttributeSelection();
selection.setEvaluator(pca);
selection.setSearch(ranker);
selection.SelectAttributes(instances );
instances = selection.reduceDimensionality(wekaInstances);

但是，当我对估计的准确性进行交叉验证时，这种方法的得分低于使用贪婪信息增益和排序器的得分。

关于java - Weka 的 PCA 运行时间太长，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/11482108/

javaWekainstancesstrongsectionalgorithmmachine-learning

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