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小木虫论坛-学术科研互动平台 » 专业学科区 » 信息科学 » 图像处理 » 相似向量如何旋转才可以降低其相似程度？
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爱问的小鸟

新虫 (小有名气)

[求助] 相似向量如何旋转才可以降低其相似程度？ 已有3人参与

虫友们：弱弱的问个小问题
    如果两个向量的内积值非常接近1，如何旋转才可以降低内积值，换句话说，就是如何降低两个向量的相似程度，数学功底太差，希望给予指导，谢谢。金币太少，意思意思。
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1楼 2015-05-21 15:07:28
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胡不归

木虫 (正式写手)

【答案】应助回帖

★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★
感谢参与，应助指数 +1
爱问的小鸟: 金币+8, ★★★很有帮助, 谢谢，建议 2015-05-22 11:32:48
要是你的目的是想在k-means初始时，选择相关最小的量，恐怕你所说的旋转不靠谱，我的个人意见：有2中方法：
1.初始值选定限制条件，即不选相关性强的样本为初始值；
2.预先对样本进行预处理，即去除相关性；
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6楼2015-05-22 10:03:51
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zhxh1997

木虫 (正式写手)

满世界飞呀

【答案】应助回帖

★ ★
感谢参与，应助指数 +1
爱问的小鸟: 金币+2, ★有帮助 2015-05-21 21:52:39
降低相似程度？降低到什么程度？为什么要降低相似程度？
不清楚问题背景，只好从纯数学上来说。旋转90度，相似程度变为零；旋转180度，相似程度变为-1，也就是负相似。
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图形，图像，视觉，信号处理，机器学习等欢迎交流！跟我交流时请把问题描述清楚，不要太笼统。
2楼2015-05-21 16:55:57
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爱问的小鸟

新虫 (小有名气)
首先，谢谢的您的回答。对于正交的话，是可以达到值为零，而且采用正交化就可以做到，我的想法是k-means聚类时，如何保证初始向量之间非相关，已达到最快收敛，如果相关怎样去相关？n维向量去相关，如果不用迭代加约束的方法，还有其他的方法吗？例如直接对向量本身进行旋转，但是正交化太严格了，只要达到弱相关就好，谢谢
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3楼2015-05-21 21:50:33
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karon1988

金虫 (小有名气)

【答案】应助回帖

感谢参与，应助指数 +1
你不能旋转原始数据，只能在原始数据中找一个相关性小的

[ 发自小木虫客户端 ]
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4楼2015-05-21 23:25:09
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