協方差和協方差矩陣
這里看到了一篇非常好的文章，介紹了協方差和協方差矩陣的原理以及公式和應用，協方差主要的就是衡量變量與變量之間相似程度，廢話少說，給上鏈接(看完協方差就可立馬看下LDA線性判別分類，為了更好地利用協方差的原理以及作用還是很有幫助的) https://mp.weixin.qq.com/s ...
原文：PCA、SVD和協方差矩陣的關系
PCA ： Principle Component Analysis 主成分分析 SVD ： Singular Value Decomposition 奇異值分解 PCA在很多場合都有涉及，在數據紛繁難以選取時，一般都會采用PCA降維處理，值選取幾個主要的方向數據來進行分析。 比如，可將圖像Image看作數據矩陣MxN，有N個特征值，可以采用SVD分解，取特征值最大的前x個特征向量作為主向量，可 ...
2018-11-22 20:56 0 1607 推薦指數：
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