机器学习非监督分类之因子分析

        随机变量X是混合高斯分布时，我们采用EM算法可以解决，此时样本的数量是远大于特征数量的，当样本数量小于特征数量时，我们该如何建立模型呢？因子分析进入人们的视野。 假设数据是高斯分布，我们估计期望和方差： 由于样本数量小于特征数量，我们可以发现|∑| = 0，Σ是奇异矩阵，那么 Σ-1 就不存在。但我们仍想使用高斯分布，那就需要对∑进行限制。 一、∑的限制 ∑没限制之前，对角线上的元

>>阅读原文<<