基于矩阵分解的PCA 白化&ZCA白化
author: Heisenberg
主成分分析(principal component analysis, PCA)是一种常用的数据降维算法。主要思想是将 n n n维的向量映射到 k k k维上,这 k k k维全新的正交特征也被成为主成分。通过计算数据矩…
参考文献:Learning Multiple Layers of Features from Tiny Images:附录 设数据集 X 的维数为 dn ,且已经中心化 则协方差矩阵为 1/(n-1)*X*X 我们想让这n个d维向量中任意两维都不相关,则假定去相关矩阵为W Y W*X 为了使W达到去相…
参考文献:Learning Multiple Layers of Features from Tiny Images:附录 设数据集 X 的维数为 dn ,且已经中心化 则协方差矩阵为 1/(n-1)*X*X‘ 我们想让这n个d维向量中任意两维都不相关,则假定去相关矩阵为W Y W*X 为了使W达到去…
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