协方差矩阵C的公式为: C = (1/n-1)Z^T Z 其中,Z^T是Z的转置矩阵。 我们可以对协方差矩阵C进行特征值分解,得到特征值和特征向量。特征值代表了每个主成分所解释的方差比例,特征向量则表示主成分的方向。 二、特征值分解 特征值分解是一种常见的矩阵分解方法,可以将一个矩阵分解为特征值和特征向量的乘积形...
如果我们矩阵的特征值全为正,那么就称这个矩阵是正定的,如果特征是大于等于0的,那么就是半正定的,如果都为负的,就是负定的,如果都不满足就是不定矩阵。 而对于对称矩阵来说,它有非常好的性质,对称矩阵至少是半正定的,也就是说它所有的特征值一定是大于等于0的,下面给出证明: 上面说了 为...
1-特征值与特征向量 07:27 2-特征空间与应用 04:32 1-SVD要解决的问题 07:18 2-特征值分解 05:46 3-SVD矩阵分解 11:53 1-离散型随机变量 07:51 2-连续型随机变量 09:33 3-简单随机抽样 02:31 1-似然函数 07:35 2-极大似然估计 10:17 1-概率与频率 06:51 2-古典概型 06:24 3-条件概率 ...
1-特征值与特征向量 07:27 2-特征空间与应用 04:32 1-SVD要解决的问题 07:18 2-特征值分解 05:46 3-SVD矩阵分解 11:53 1-离散型随机变量 07:51 2-连续型随机变量 09:33 3-简单随机抽样 02:31 1-似然函数 07:35 1-概率与频率 06:51 2-古典概型 06:24 3-条件概率 08:34 4-条件概率小例子...
线性代数特征值的一元三次方程解法RT 1需要求出形如AX3-BX2-CX-D 这样的形式的因式分解求根希望有学过 线性代数第五章 矩阵的特征值与特征向量的朋友告知2电脑上数学公式经常出现“ ^”的
期望就是我们数据某一特征分量下的均值,如果按照概率相同的话,期望的表达式为: E ( x ) = ∑ i = 1 m p ( x ) x E(x)=\sum_{i=1}^mp(x)xE(x)=i=1∑mp(x)x 如果此时的P(x)各个样本都相等,那么我们的期望公式就变成了最简单的平均值,它可以描述某一个随机变量的总体的一个平均水平。