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【cs229-Lecture14】主成分分析法

时间:2015-04-06 12:50:22      阅读:140      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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本节课内容:

  • 因子分析

                  ---因子分析中的EM步骤的推导过程

  • 主成份分析:有效地降低维度的方法

因子分析

混合高斯模型的问题

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接下来讨论因子分析模型,在介绍因子分析模型之前,先看高斯分布的另一种写法,该
写法是推导因子分析模型的基础。

高斯分布的矩阵写法

因子分析模型

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因子分析模型的推导

EM 求解参数

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PCA(Principal  Components  Analysis,  主成分分析),也是一种降维方法

主要介绍 PCA(Principal  Components  Analysis,  主成分分析),也是一种降维方法,但是该方法比较直接,只需计算特征向量就可以进行降维了。

引入

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PCA 模型的定义

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【cs229-Lecture14】主成分分析法

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原文地址:http://www.cnblogs.com/XBWer/p/4395696.html

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