PCA算法是怎么跟協方差矩陣/特征值/特征向量勾搭起來的?
PCA, Principle Component Analysis, 主成份分析, 是使用最廣泛的降維算法. ...... (關於PCA的算法步驟和應用場景隨便一搜就能找到了, 所以這里就不說了. ) 假如你要處理一個數據集, 數據集中的每條記錄都是一個$d$維列向量. 但是這個$d$太大 ...
原文：幾個和協方差特征值有關的算法
協方差矩陣的意義：方差是變量減均值的期望，兩個變量的協方差是變量一減均值，乘以，變量二減均值，的期望。協方差矩陣，就是多個變量兩兩間協方差值，按順序排成的矩陣。協方差的意義是，衡量兩個變量偏差變化趨勢是否一致，除以兩變量標准差之積以標准化，即相關系數 協方差矩陣特征值的幾何意義 協方差矩陣求三維點集的直線方程和平面方程： 設三維點集為 , 將點集寫成矩陣的形式： 計算點集的中心：。 沒個點減去其中 ...
2022-04-17 17:39 0 805 推薦指數：
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