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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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爱问的小鸟

新虫 (小有名气)

引用回帖:
5楼: Originally posted by zhxh1997 at 2015-05-22 08:08:50
首先随机生成K个随机向量,然后去相关,比如说用主成分分析法(PCA)。试过没有?应该可以的。

主成分对于小量数据可以,而对于大数据老说,代价太大,我试过
7楼2015-05-22 11:33:57
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查看全部 10 个回答

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。
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
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 ]
4楼2015-05-21 23:25:09
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