1、矩阵基础 矩阵是一个表示二维空间的数组,矩阵可以看做是一个变换。在线性代数中,矩阵可以把一个向量变换到另一个位置,或者说从一个坐标系变换到另一个坐标系。矩阵的“基”,实际就是变换时所用的坐标系。而所谓的相似矩阵,就是同样的变换,只不过使用了不同的坐标系。线性代数中的相似矩阵实际上就是要使 ...
https: blog.csdn.net weixin article details 定义:主成分分析 Principal Component Analysis,PCA , 是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量,转换后的这组变量叫主成分。PCA的思想是将n维特征映射到k维上 k lt n ,这k维是全新的正交特征。这k维特征称为主成分,是重新构造出来的 ...
2019-06-27 17:47 0 1278 推荐指数:
1、矩阵基础 矩阵是一个表示二维空间的数组,矩阵可以看做是一个变换。在线性代数中,矩阵可以把一个向量变换到另一个位置,或者说从一个坐标系变换到另一个坐标系。矩阵的“基”,实际就是变换时所用的坐标系。而所谓的相似矩阵,就是同样的变换,只不过使用了不同的坐标系。线性代数中的相似矩阵实际上就是要使 ...
特征值与特征向量的几何意义 矩阵的乘法是什么,别只告诉我只是“前一个矩阵的行乘以后一个矩阵的列”,还会一点的可能还会说“前一个矩阵的列数等于后一个矩阵的行数才能相乘”,然而,这里却会和你说——那都是表象。 矩阵乘法真正的含义是变换,我们学《线性代数》一开始就学行变换列变换,那才是线代 ...
最近在做聚类的时候用到了主成分分析PCA技术,里面涉及一些关于矩阵特征值和特征向量的内容,在网上找到一篇对特征向量及其物理意义说明较好的文章,整理下来,分享一下。 一、矩阵基础[1]: 矩阵是一个表示二维空间的数组,矩阵可以看做是一个变换。在线性代数中,矩阵可以把一个向量变换到另一 ...
矩阵的特征值和特征向量 定义 对于\(n\)阶方阵\(A\),若存在非零列向量\(x\)和数\(\lambda\)满足\(Ax=\lambda x\),则称\(\lambda\)和\(x\)为一组对应的特征值和特征向量 在确定了特征值之后,可以得到对应\(x\)的无穷多个解 求解特征值 ...
特征向量是一个向量,当在它上面应用线性变换时其方向保持不变。考虑下面的图像,其中三个向量都被展示出来。绿色正方形仅说明施加到这三个向量上的线性变换。 在这种情况下变换仅仅是水平方向乘以因子2和垂直方向乘以因子0.5,使得变换矩阵A定义 ...
大学学习线性代数的时候,特征值(eigenvalue)和特征向量(eigenvector)一直不甚理解,尽管课本上说特征值和特征向量在工程技术领域有着广泛的应用,但是除了知道怎么求解特征值和特征向量之外,对其包含的现实意义知之甚少。毕业五六年后,学习机器学习,用到PCA在进行主成分分析过程中,需要 ...
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大学学习线性代数的时候,特征值(eigenvalue)和特征向量(eigenvector)一直不甚理解,尽管课本上说特征值和特征向量在工程技术领域有着广泛的应用,但是除了知道怎么求解特征值和特征向量之外,对其包含的现实意义知之甚少。研究生之后学习统计学,在进行主成分分析过程中,需要求解变量 ...