主成分分析(PCA)例题——给定协方差矩阵

向量 x x x的相关矩阵为

R x = [ 0.3 0.1 0.1 0.1 0.3 − 0.1 0.1 − 0.1 0.3 ] {\bm R}_x = \begin{bmatrix} 0.3 & 0.1 & 0.1 \\ 0.1 & 0.3 & -0.1 \\ 0.1 & -0.1 & 0.3 \end{bmatrix} Rx= 0.30.10.10.10.3−0.10.1−0.10.3

计算输入向量的 KL 变换。


解答

R x {\bm R}_x Rx的特征值为 λ 0 = 0.1 \lambda_0 = 0.1 λ0=0.1, λ 1 = λ 2 = 0.4 \lambda_1 = \lambda_2 = 0.4 λ1=λ2=0.4。

既然 R x {\bm R}_x Rx是对称的,可以构建正交特征向量。

在这个例子中,有

u 0 = 1 3 [ 1 − 1 − 1 ] , u 1 = 1 6 [ 2 1 1 ] , u 2 = 1 2 [ 0 1 − 1 ] {\bm u}_0 = \frac{1}{\sqrt{3}} \begin{bmatrix} 1 \\ -1 \\ -1 \end{bmatrix}, \quad {\bm u}_1 = \frac{1}{\sqrt{6}} \begin{bmatrix} 2 \\ 1 \\ 1 \end{bmatrix}, \quad {\bm u}_2 = \frac{1}{\sqrt{2}} \begin{bmatrix} 0 \\ 1 \\ -1 \end{bmatrix} u0=3 1 1−1−1 ,u1=6 1 211 ,u2=2 1 01−1

则 KL 变换为

y ( 0 ) y ( 1 ) y ( 2 ) \] = \[ 2 / 6 1 / 6 1 / 6 0 1 / 2 − 1 / 2 1 / 3 − 1 / 3 − 1 / 3 \] \[ x ( 0 ) x ( 1 ) x ( 2 ) \] \\begin{bmatrix} y(0) \\\\ y(1) \\\\ y(2) \\end{bmatrix} = \\begin{bmatrix} 2/\\sqrt{6} \& 1/\\sqrt{6} \& 1/\\sqrt{6} \\\\ 0 \& 1/\\sqrt{2} \& -1/\\sqrt{2} \\\\ 1/\\sqrt{3} \& -1/\\sqrt{3} \& -1/\\sqrt{3} \\end{bmatrix} \\begin{bmatrix} x(0) \\\\ x(1) \\\\ x(2) \\end{bmatrix} y(0)y(1)y(2) = 2/6 01/3 1/6 1/2 −1/3 1/6 −1/2 −1/3 x(0)x(1)x(2) 其中 y ( 0 ) , y ( 1 ) y(0), y(1) y(0),y(1)对应于两个最大的特征值。

相关推荐
西猫雷婶5 小时前
python学智能算法(十三)|机器学习朴素贝叶斯方法进阶-简单二元分类
开发语言·人工智能·python·深度学习·机器学习·矩阵·分类
云云32112 小时前
轻量化社交管理方案:Skout与云手机的巧妙搭配
大数据·网络·游戏·智能手机·矩阵
lishaoan7718 小时前
Tensorflow基础之矩阵计算回顾及Tensorflow基础计算一
矩阵·tensorflow·变量·tensor·张量·variables
monicaaaaan20 小时前
矩阵置零C++
c++·算法·矩阵
英雄哪里出来20 小时前
《状压DP(01矩阵约束问题)》基础概念
数据结构·线性代数·算法·矩阵·动态规划·英雄算法联盟
君鼎20 小时前
剑指offer26_顺时针打印矩阵
数据结构·算法·矩阵
盛寒21 小时前
行列式的性质 线性代数
线性代数
云云3211 天前
封号零风险」策略:用亚矩阵云手机解锁Telegram的100%隐匿工作流
人工智能·智能手机·矩阵