使用 R 对大型数据集进行变量/降维答案

【问题标题】：Using R for variable/dimension reduction on large data set使用 R 对大型数据集进行变量/降维
【发布时间】：2011-10-05 03:48:39
【问题描述】：

我在 R 中有一些数据，其中包含适用于我的案例的各种变量：

          B T H G S Z
Golf      1 1 1 0 1 0
Football  0 0 0 1 1 0
Hockey    1 0 0 1 0 0
Golf2     1 1 1 1 1 0
Snooker   1 0 1 0 1 1

我也有每个案例的预期输出向量：

1、2、3、1、4

我想做的是识别无用的变量。在这个例子中，B 和 Z 几乎没有能力对数据进行分类，所以我想知道这个事实。

我研究过使用多元线性回归，但是我不想单独输入和操作每个变量/维度，因为在我的正确数据中它会遇到成千上万个案例。

任何关于最佳方法的帮助将不胜感激。

顺便说一句，我不是统计学家，我是软件开发人员，如果术语不正确，请见谅。

【问题讨论】：

标签： r variables regression dimension reduction

【解决方案1】：

您提出了一个相当广泛的问题，但我会尽量做到准确。但请注意：每种统计分析方法都有一系列隐含的假设。这意味着，如果您在不了解分析局限性的情况下依赖统计模型的结果，您很容易得出错误的结论。

我也不太清楚你所说的分类是什么意思。如果有人让我做分类分析，我可能会考虑聚类分析、因子分析或潜在类别分析。有一些线性回归模型的变体也可以适用。

也就是说，您应该如何使用您的数据进行线性回归。

首先，复制您的样本数据：

dat <- structure(list(B = c(1L, 0L, 1L, 1L, 1L), T = c(1L, 0L, 0L, 1L, 
            0L), H = c(1L, 0L, 0L, 1L, 1L), G = c(0L, 1L, 1L, 1L, 0L), S = c(1L, 
            1L, 0L, 1L, 1L), Z = c(0L, 0L, 0L, 0L, 1L)), .Names = c("B", 
        "T", "H", "G", "S", "Z"), class = "data.frame", row.names = c("Golf", 
        "Football", "Hockey", "Golf2", "Snooker"))
dat
         B T H G S Z
Golf     1 1 1 0 1 0
Football 0 0 0 1 1 0
Hockey   1 0 0 1 0 0
Golf2    1 1 1 1 1 0
Snooker  1 0 1 0 1 1

接下来，添加预期值：

dat$expected <- c(1,2,3,1,4)
dat
         B T H G S Z expected
Golf     1 1 1 0 1 0        1
Football 0 0 0 1 1 0        2
Hockey   1 0 0 1 0 0        3
Golf2    1 1 1 1 1 0        1
Snooker  1 0 1 0 1 1        4

最后，我们可以开始分析了。幸运的是，lm 有一个快捷机制来告诉它使用数据框中的所有列。为此，请使用以下公式：expected~.：

fit <- lm(expected~., dat)
summary(fit)
Call:
lm(formula = expected ~ ., data = dat)

Residuals:
ALL 5 residuals are 0: no residual degrees of freedom!

Coefficients: (2 not defined because of singularities)
             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept)  2.00e+00         NA      NA       NA
B            1.00e+00         NA      NA       NA
T           -3.00e+00         NA      NA       NA
H            1.00e+00         NA      NA       NA
G           -4.71e-16         NA      NA       NA
S                  NA         NA      NA       NA
Z                  NA         NA      NA       NA

Residual standard error: NaN on 0 degrees of freedom
Multiple R-squared:     1,  Adjusted R-squared:   NaN 
F-statistic:   NaN on 4 and 0 DF,  p-value: NA

最后一句要小心。由于您的样本数据包含的行数少于列数，因此线性回归模型没有足够的数据来运行。所以在这种情况下，它只是丢弃了最后两列。您对数据的简短描述似乎表明您有更多的行和列，所以这对您来说应该不是问题。

【讨论】：

感谢您的详尽回答。我自己试过了，它看起来很符合我的需要。我的差距是不知道如何在数据帧上使用 lm。我所说的“分类”是指变量在预测期望值方面很差。

【解决方案2】：

有很多不同的方法需要考虑。一个基本的起点是进行主成分回归（http://rss.acs.unt.edu/Rdoc/library/pls/html/svdpc.fit.html 就是一个例子）。很多悬而未决的问题——你期望什么分布，这些变量是否总是布尔值，或者它们是否代表人口统计切片的年龄或枚举值。

https://stats.stackexchange.com/ 有很多这类问题的专家。

【讨论】：

谢谢，我一定要试试。