在贝叶斯分类之前使用 PCA

【问题标题】：Using PCA before Bayes classificition在贝叶斯分类之前使用 PCA
【发布时间】：2016-07-29 06:14:13
【问题描述】：

我正在尝试在贝叶斯分类之前使用 PCA，但它说 Native Bayes 需要非负特征值，使用的训练数据是非负的，但使用 PCA 变成负，我该如何解决它，谢谢回答我的问题

【问题讨论】：

【解决方案1】：

如果您想减少输入的维度，您可以使用非负矩阵分解来代替。在Spark中，这个方法在mllib.recommendation.ALS中，然后设置非负参数为True。

【讨论】：

是的，我正在尝试使用 NMF，但我之前在 spark 中找不到它，非常感谢。
您是否曾经使用 ALS 来降低 Native-Bayes 分类的输入维数？
@LiYu，我没有，但我知道朴素贝叶斯分类的一个基本假设是特征的强独立性。对于在 Spark 中实现的 NMF，它在分解原始矩阵时不考虑正交性，因此它可能不适用于您的应用程序。