自动编码器与 PCA 有何不同

自动编码器（Autoencoder）和主成分分析（PCA）均属于无监督学习算法，用于降维和特征提取。本文将介绍它们的相似之处和不同之处。

相似之处

• 都是线性变换

  • PCA 是基于主成分的线性变换
  • Autoencoder 是通过编码器和解码器两个线性变换来进行的

• 都需要选择合适的参数才能达到最优结果

  • PCA 需要选择保留多少主成分
  • Autoencoder 需要选择编码器和解码器的结构、参数等

不同之处

数据分布不同

PCA 假设数据集呈高斯分布，可以在坐标轴上找到最优的线性变换降到低维，而 Autoencoder 可以处理任意分布的数据。Autoencoder最初由Hinton等人提出，用于非线性降维。

特征表示不同

PCA 是使用主成分作为特征表示，而 Autoencoder 则以编码器和解码器的中间层作为特征表示。编码器的输出是一种压缩表示形式，称为潜在向量（Latent Vector）,这种潜在向量往往能更好地表达数据集中的特征。

鲁棒性不同

当输入数据中存在异常或离群值时，PCA 很难处理。异常值会对 PCA 的主成分提取造成影响。而 Autoencoder 可以学到数据集中的特征，并通过解码器重构原始输入，因此不太受离群值的影响。在训练的过程中加入噪声可以让 Autoencoder 更好地鲁棒性。

可扩展性不同

• PCA 只能在处理线性数据时工作。当出现非线性数据时需要使用核 PCA
• Autoencoder 不仅能够处理线性数据，还可以处理非线性数据。用于非线性映射的研究，Autoencoder 有很大发挥空间，比如像图像、自然语言处理等领域。

总结

所以，PCA 和 Autoencoder 在某些方面有很大相似性，但它们在数据分布、特征表示、鲁棒性和可扩展性等方面存在明显的不同。我们需要根据不同的需求选择合适的算法，以获得更准确的结果。