实现主成分分析和白化
From Ufldl
| Line 1: | Line 1: | ||
| - | |||
在这一节里，我们将总结PCA, PCA白化和ZCA白化算法，并描述如何使用高效的线性代数库来实现它们。 | 在这一节里，我们将总结PCA, PCA白化和ZCA白化算法，并描述如何使用高效的线性代数库来实现它们。 | ||
| Line 28: | Line 27: | ||
xTilde = U(:,1:k)' * x; % 数据降维后的结果，这里k希望保留的特征向量的数目。 | xTilde = U(:,1:k)' * x; % 数据降维后的结果，这里k希望保留的特征向量的数目。 | ||
| - | 这以<math>\textstyle \tilde{x} \in \Re^k</math>的形式给出了数据的PCA表示。顺便说一下，如果 <math>x</math> 是一个包括所有训练数据的 <math>\textstyle n</math>×<math>\textstyle m</math> 矩阵，这也是一种向量化的实现方式，上面的式子可以让你一次对所有的训练样本计算出 <math>x_{\rm rot}</math> 和 <math>\tilde{x}</math> 。得到的 <math>x_{\rm rot}</math> 和 <math>\tilde{x}</math> 中，每列对应一个训练样本。 | + | 这以 <math>\textstyle \tilde{x} \in \Re^k</math> 的形式给出了数据的PCA表示。顺便说一下，如果 <math>x</math> 是一个包括所有训练数据的 <math>\textstyle n</math>×<math>\textstyle m</math> 矩阵，这也是一种向量化的实现方式，上面的式子可以让你一次对所有的训练样本计算出 <math>x_{\rm rot}</math> 和 <math>\tilde{x}</math> 。得到的 <math>x_{\rm rot}</math> 和 <math>\tilde{x}</math> 中，每列对应一个训练样本。 |
为计算PCA白化后的数据 <math>\textstyle x_{\rm PCAwhite}</math> ，可以用 | 为计算PCA白化后的数据 <math>\textstyle x_{\rm PCAwhite}</math> ，可以用 | ||
