主成分分析(PCA)证明推导

pca和svd都是降维常用的方法。今天回顾一下pca的原理。 motivation 现在有m个数据,每个样本有n个属性值,样本用矩阵表示为 X ∈ R n × m X \in R^{n\times m} X∈Rn×m。每一列是一个样本。 方便接下来的讲述,我们把 X X X默认是做过零均值化的。那么X的属性的协方差矩阵C等于: C = 1 m X X T ∈ R n × n C=\frac{1}{
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