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ysu_Amanda

金虫 (著名写手)

[求助] PCA应用中矩阵的归一化问题

如题,在对某个矩阵A进行PCA变换求投影矩阵P时需要对A进行归一化吗?如果要将另一个矩阵B投影到P上,那么B矩阵需要归一化吗?希望大家多多指教一下,谢谢!(我总是搞不明白哪里需要归一化,为什么归一化
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ysu_Amanda

金虫 (著名写手)

引用回帖:
2楼: Originally posted by lzunightmare at 2013-04-24 16:39:23
在对某个矩阵A进行PCA变换求投影矩阵P时需要对A进行归一化吗?
答:需要。
如果要将另一个矩阵B投影到P上,那么B矩阵需要归一化吗?
答:不一定,看B是干什么用的。
我总是搞不明白哪里需要归一化,为什么归一化 ...

谢谢,追问:哪里需要归一化,为什么归一化?
要勇敢,要自信!
3楼2013-04-24 17:16:04
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lzunightmare

木虫 (正式写手)

【答案】应助回帖

★ ★ ★
感谢参与,应助指数 +1
ysu_Amanda: 金币+3, ★★★很有帮助 2013-04-24 20:12:45
在对某个矩阵A进行PCA变换求投影矩阵P时需要对A进行归一化吗?
答:需要。
如果要将另一个矩阵B投影到P上,那么B矩阵需要归一化吗?
答:不一定,看B是干什么用的。
我总是搞不明白哪里需要归一化,为什么归一化
答:这个不回答,因为这不是一个疑问句。
2楼2013-04-24 16:39:23
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lzunightmare

木虫 (正式写手)

【答案】应助回帖

★ ★
ysu_Amanda: 金币+2, ★★★很有帮助 2013-04-24 21:18:18
引用回帖:
3楼: Originally posted by ysu_Amanda at 2013-04-24 17:16:04
谢谢,追问:哪里需要归一化,为什么归一化?
...

哈哈哈,追问地好。
1、我认为归一化的表述并不太准确,按统计的一般说法,叫标准化。数据的标准化过程是减去均值并除以标准差。而归一化仅包含除以标准差的意思或者类似做法。
2、做标准化的原因是:减去均值等同于坐标的移动,把原始数据点的重心移到和原点重合,这样利于很多表达,比如数据的协方差矩阵可以写成XX',若没有减去均值,则XX‘后面还要减去一些东西(还不明白可以参考多元统计分析的书)。除以标准差是为了统一并消除量纲。一个矩阵中有多个向量,有些可能表示了长度,有些表示了重量,除以标准差,才能让它们仅以“数”的概念一起比较运算。
3、标准化的做法。举例,若你的矩阵A是5行3列,第一列表示长度,第二列表示时间,第三列表示质量,那么矩阵A等同于对这个三个量进行了5次测量,所以5*3.这样3个分量有各自的均值和标准差,对这个矩阵中15个元素均做标准化只要减去长度、时间、质量各自的均值并除以标准差即可。

这样,你该不会再追问了吧?
4楼2013-04-24 20:50:11
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ysu_Amanda

金虫 (著名写手)

引用回帖:
4楼: Originally posted by lzunightmare at 2013-04-24 20:50:11
哈哈哈,追问地好。
1、我认为归一化的表述并不太准确,按统计的一般说法,叫标准化。数据的标准化过程是减去均值并除以标准差。而归一化仅包含除以标准差的意思或者类似做法。
2、做标准化的原因是:减去均值等 ...

多谢!解释的很好,就是我数学底子不太好,还得把这个和图像处理结合一下理解,慢慢吸收一下。:
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5楼2013-04-24 21:18:09
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