zhuhua造轮子的博客

1、PCA的原理 设n维随机变量X, 其对应的协方差矩阵是C 基于正交矩阵P，对随机变量X做正交变换，得到变量Y，对应协方差矩阵为R,如下所示。 C是X的协方差矩阵，R是Y的协方差矩阵，二者都是一个对称矩阵 协方差矩阵的对角线以外的值都是n维变量各分量之间的相关性的度量值，当值为0时表示两个分量无关，即相互独立，此时我们得到的变量具有很好的统计特性，便于处理，即我们的目标是...............

期望、方差、协方差、协方差矩阵1 期望（数学期望、均值）在概率论和统计学中，数学期望(mean)（或均值，亦简称期望）是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和，是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。 需要注意的是，期望值并不一定等同于常识中的“期望”——“期望值”也许与每一个结果都不相等。期望值是该变量输出值的平均数。期望值并不一定包含于变量的输出值集合里。 大数定律...