1樓：匿名使用者
要從投影開始，逐步計算到後面，經過拉格朗日乘子的最優化計算，計算變型之後得到是相關係數矩陣或協方差矩陣。
主成分分析pca演算法：為什麼要對資料矩陣進行均值化
2樓：匿名使用者
個人覺得 去均值化是為了方面後面的協方差，去均值化後各維度均值為零，
協方差中的均值也就是零了，方便求解。
具體，假設矩陣a去中心化後得到b，那麼b的協方差就是b*b的轉置
為什麼pca求的協方差矩陣有負值
3樓：萌萌趙穎兒
直覺上就和隨機變數的方差是正的乙個道理，嚴格的證明如下： 設隨機變數為x(都是n維的假設，且都是列向量)，其方差-協方差矩陣為： e(xx') - e(x)e(x') = e ， 這是因為你後，大括號裡就是xx' - e(x)x' - xe(x')。
pca演算法中協方差矩陣是a'*a還是a*a'
4樓：
1、等價無窮小代換，並不在於 x 趨向於什麼，而在於函式的分子、分母、
冪次、復合變數的結果趨向於什麼。
2、sinx/x，原本是乙個極為重要的 special limit，我們翻譯成重要極限。
但是在教學中，常常誤導為等價無窮小代換 sinx / x = x / x = 1。
這個前提是 x 趨向於 0。
用於影象壓縮的pca演算法是基於協方差矩陣的還是基於相關係數矩陣？ 這兩種方法有什麼區別嗎？
5樓：匿名使用者
協方差矩陣呀 根據定義就可以知道兩者的不同呀 協方差本質是統計學裡的最小方差吧
協方差矩陣有什麼意義
6樓：藥
定義是變數向量減去均值向量，然後乘以變數向量減去均值向量的轉置再求均值。例如x是變數，μ是均值，協方差矩陣等於e[(x-μ)(x-μ)^t]，物理意義是這樣的，例如x=(x1,x2,,xi)那麼協方差矩陣的第m行n列的數為xm與xn的協方差，若m=n，則是xn的方差。如果x的元素之間是獨立的，那麼協方差矩陣只有對角線是有值，因為x獨立的話對於m≠n的情況xm與xn的協方差為0。
另外協方差矩陣是對稱的。
一般多變數分布的時候(例如多元高斯分布)會用到協方差矩陣，工程上協方差矩陣也用來分析非確定性平穩訊號的性質以及定義非確定性向量的距離(馬哈拉諾比斯範數)。
什麼是協方差協方差矩陣矩陣特徵值
1 正確,因為按照定義,x與y的協方差等於y與x的協方差.2 不正確.例如矩陣 1 1 1 1 的特徵值乙個是 根號2 另乙個是 根號2 標準差和方差一般是用來描述一維資料的，但現實生活中我們常常會遇到含有多維資料的資料集，最簡單的是大家上學時免不了要統計多個學科的考試成績。面對這樣的資料集，我們當...
為什麼逆協方差矩陣，兩變數條件獨立
在統計學與概率論中，協方差矩陣的每個元素是各個向量元素之間的協方差。是從標量隨機變數到高維度隨機向量的自然推廣。可以寫協方差矩陣 proc裡有data，你標註為cov就是了data 資料名 type cov 協方差矩陣 矩陣求逆的實際意義 1 協方差矩陣中的每乙個元素是表示的隨機向量x的不同分量之間...
為什麼樣本方差的分母是n,為什麼樣本方差的分母是n
我覺得無偏估計可以這麼理解。因為均值你已經用了n個數的平均來做估計 在求方差時，只有 n 1 個數 和 均值資訊 是不相關的。而你的第n個數已經可以由前 n 1 個數和均值 來唯一確定，實際上沒有資訊量 所以在計算方差時，只除以 n 1 為什麼樣本方差的分母是 n 1 因為n 1是無偏估計，n是有偏...