PCA算法是怎么跟协方差矩阵/特征值/特征向量勾搭起来的?
PCA, Principle Component Analysis, 主成份分析, 是使用最广泛的降维算法. ...... (关于PCA的算法步骤和应用场景随便一搜就能找到了, 所以这里就不说了. ) 假如你要处理一个数据集, 数据集中的每条记录都是一个$d$维列向量. 但是这个$d$太大 ...
原文：几个和协方差特征值有关的算法
协方差矩阵的意义：方差是变量减均值的期望，两个变量的协方差是变量一减均值，乘以，变量二减均值，的期望。协方差矩阵，就是多个变量两两间协方差值，按顺序排成的矩阵。协方差的意义是，衡量两个变量偏差变化趋势是否一致，除以两变量标准差之积以标准化，即相关系数 协方差矩阵特征值的几何意义 协方差矩阵求三维点集的直线方程和平面方程： 设三维点集为 , 将点集写成矩阵的形式： 计算点集的中心：。 没个点减去其中 ...
2022-04-17 17:39 0 805 推荐指数：
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