whitening（白化）

最新推荐文章于 2023-12-01 11:27:13 发布

原创

最新推荐文章于 2023-12-01 11:27:13 发布 · 1.9k 阅读

7 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#机器学习 #协方差 #线性代数 #pca降维 #维基百科

白化是一种线性变换，将具有已知协方差矩阵的随机变量转化为不相关且方差为1的新变量。该过程涉及找到满足特定条件的白化矩阵，使输出向量成为具有单位对角协方差的白色噪声。这一技术常用于数据预处理，以提高机器学习模型的性能。

理解whitening（白化）

首先理解什么是whitening白化，以下内容引用自wikipedia维基百科：

A whitening transformation or sphering transformation is a linear transformation that transforms a vector of random variables with a known covariance matrix into a set of new variables whose covariance is the identity matrix, meaning that they are uncorrelated and each have variance 1.[1] The transformation is called “whitening” because it changes the input vector into a white noise vector.

白化转换是一个线性转换，它将具有已知协方差矩阵的随机变量向量转换为一组新的变量，这些变量的协方差是单位矩阵，这意味着它们是不相关的，每个变量的方差都是1。
在维基中，白化定义如下：