1樓:
不是同一概念哦,具體的不多說了,回答你問題就好,兩個變數之間的協方差可以是負值,可是
內是0,可以是正值。主
容要看兩個變數的變化趨勢是否一致。正態分佈裡p值主要為了檢驗一組資料是否服從正態分佈的標準。p值就是接受原假設是出錯的概率。概率能為負嗎?你說的這兩個東西不能混為一談
pca為什麼要先求協方差再求特徵值
2樓:午夜
例如:一篇10000字的文章,你經過pca處理後得到3000字的精華。現在你的提問是:
如何根據這3000字恢復內10000字的文章?你容這樣做有何意義?你辛辛苦苦去蕪存菁得到3000字,為何還要想恢復是10000字呢?
以上只是舉例說明,其實pca翻譯就就主成份分析,即提取一個矩陣的主要成分來代表整個矩陣,這樣針對這個代表矩陣,後續處理量就小很多了,處理速度就更快了,它可不是壓縮還原演算法,可心還原到原來的矩陣。
為什麼pca求的協方差矩陣有負值
3樓:萌萌趙穎兒
直覺上就和隨機變數的方差是正的一個道理,嚴格的證明如下: 設隨機變數為x(都是n維的假設,且都是列向量),其方差-協方差矩陣為: e(xx') - e(x)e(x') = e , 這是因為你後,大括號裡就是xx' - e(x)x' - xe(x')。
pca演算法中協方差矩陣是a'*a還是a*a'
4樓:
1、等價無窮小代換,並不在於 x 趨向於什麼,而在於函式的分子、分母、
冪次、複合變數的結果趨向於什麼。
2、sinx/x,原本是一個極為重要的 special limit,我們翻譯成重要極限。
但是在教學中,常常誤導為等價無窮小代換 sinx / x = x / x = 1。
這個前提是 x 趨向於 0。
pca為什麼要用協方差矩陣
5樓:匿名使用者
要從投影開始,逐步計算到後面,經過拉格朗日乘子的最優化計算,計算變型之後得到是相關係數矩陣或協方差矩陣。
協方差矩陣公式是什麼，請問條件協方差的定義是什麼，計算公式，條件協方差矩陣？
在統計學與概 率論中，協方差矩陣 或稱共變異矩陣 是一個矩陣，其版每個元素是各個向權量元素之間的方差。這是從標量隨機變數到高維度隨機向量的自然推廣。假設x是以n個標量隨機變數組成的列向量，並且 i 是其第i個元素的期望值,即,i e xi 協方差矩陣被定義的第i，j項是如下協方差 矩陣中的第 i,j...
如何理解主成分分析中的協方差矩陣的特徵值的幾何含義
而 對 由4x ax2 23x3 2x 13x3,得抄x 0,或x2 ax 2 0,a2 8 0 x1,x2是方程襲x2 ax 2 0的兩非零實根,x1 x2 a,x1x2 2,從而 bai dux1 x2 x1 x2 2 4x1x2 a2 8 1 a 1,zhix1 x2 a2 8 3 要使不等式...
隨機變數X與Y的協方差Pxy 1且D（X）1 D
可以直接根據pxy 的定義公式來求，pxy cov x,y d x 1 2 d y 1 2 cov x,y 1 1 3 3 d x 4,d y 1,pxy 0.6 則d 3x 2y 5 d 3x 2y 等於25.6。具體解題過程如下。解 因為d 3x 2y 9 d x 4 d y 2 3 2cov ...