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关于PCA和高斯分布的关系?
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stonechao1
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关于PCA和高斯分布的关系?
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今天看到一位大牛说PCA限高斯分布,而在网上又看到有人见过这样一句话,“PCA使用了数据的二阶矩,把数据分解为彼此不相关的高斯(Gaussian)随机变量成份 ”。一直在用PCA,但关于它们的关系究竟是怎么样的呢?各位虫子说说看?
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5楼
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Originally posted by
ilovewby
at 2013-01-25 03:29:18
有一本关于独立成分分析的书,芬兰那帮人写的,也有中文版,前面几章是介绍相关背景知识的,建议lz看看,应该会有帮助~
哪本书,可否给一上书名?
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6楼
2013-01-25 11:08:22
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mze04532: 金币+2, 感谢热心~
2013-01-18 16:47:18
PCA分解出来的是不相关的向量
而在假设高斯模型的前提下,不相关与独立是等价的,这样可以保证投影矩之间相差最大
ICA就是用来处理非高斯模型,分解出来的是独立的向量
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2013-01-17 10:22:03
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2楼
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Originally posted by
chchj0416
at 2013-01-17 10:22:03
PCA分解出来的是不相关的向量
而在假设高斯模型的前提下,不相关与独立是等价的,这样可以保证投影矩之间相差最大
ICA就是用来处理非高斯模型,分解出来的是独立的向量
那进一步问一下,独立就可以保证投影矩之间相差最大,这个又是为什么呢?非常感谢你的回答,已理解了好多。
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2013-01-17 10:51:39
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3楼
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Originally posted by
stonechao1
at 2013-01-17 10:51:39
那进一步问一下,独立就可以保证投影矩之间相差最大,这个又是为什么呢?非常感谢你的回答,已理解了好多。...
这个具体的我也说不大清楚,大致上是独立和投影轴正交有一个相关的关系。资源里有一个主成分分析教程,你可以去看看
[
Last edited by chchj0416 on 2013-1-18 at 15:50
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4楼
2013-01-18 15:48:39
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