主成分分析 主成分分析Pearson于1901年提出的，再由Hotelling（1933）加以发展的一种多变量统计方法通过析取主成分显出最大的个别差异，也用来削减回归分析和聚类分析中变量的数目可以使用样本协方差矩阵...
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2015-10-17 17:34:36
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协方差的定义 ? 对于一般的分布，直接代入E(X)之类的就可以计算出来了，但真给你一个具体数值的分布，要计算协方差矩阵，根据这个公式来计算，还真不容易反应过来。这里用一个例子说明协方差矩阵是怎么计算出来的...
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2015-09-28 14:48:19
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A geometric interpretation of the covariance matrixhttp://www.visiondummy.com/2014/04/geometric-interpretation-covariance-matrix/译文：http://demo.netfou...
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2015-08-25 19:03:56
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计算矩阵参数（在脚本中为 BRIEF，在工具对话框中为未选中状态）的默认设置是仅计算输入栅格波段的最小值、最大值、平均值以及标准差。要计算这些统计数据以及其协方差和相关矩阵，需要在脚本中将参数设置为 DETAILED，或在工具对话框中选中。协方差矩阵列出所有沿左上到右下的对角线的所有栅格波段的方差，以及剩余条目中所有栅格波段间的协方差。...
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2015-07-31 12:58:48
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《Aggregating local descriptors into a compact image representation》论文笔记
在论文中，提取到VLAD特征后，要对特征向量进行PCA降维，就是用一个大小为D’ * D的矩阵M，对VLAD特征向量x做变换，降维后的vector是x’ = Mx，x’的大小是D’维。矩阵M是由原样本的协方差矩阵的D’个特征向量构成。
为什么M要是特征...
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2015-07-25 23:02:41
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再谈协方差矩阵之主成分分析自从上次谈了协方差矩阵之后，感觉写这种科普性文章还不错，那我就再谈一把协方差矩阵吧。上次那篇文章在理论层次介绍了下协方差矩阵，没准很多人觉得这东西用处不大，其实协方差矩阵在好多学科里都有很重要的作用，比如多维的正态分布，再比如今天我们今天的主角——主成分分析(Princip...
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2015-07-20 18:51:45
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[转]浅谈协方差矩阵一、统计学的基本概念统计学里最基本的概念就是样本的均值、方差、标准差。首先，我们给定一个含有n个样本的集合，下面给出这些概念的公式描述：均值：标准差：方差：均值描述的是样本集合的中间点，它告诉我们的信息是有限的，而标准差给我们描述的是样本集合的各个样本点到均值的距离之平均。以这两...
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2015-07-20 12:19:52
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PCA要做的事降噪和去冗余，其本质就是对角化协方差矩阵。一.预备知识 1.1 协方差分析 对于一般的分布，直接代入E(X)之类的就可以计算出来了，但真给你一个具体数值的分布，要计算协方差矩阵，根据这个公式来计算，还真不容易反应过来。网上值得参考的资料也不多，这里用一个例子说明协方差矩阵是怎么...
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2015-06-27 15:46:18
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PCA算法算法步骤：
假设有m条n维数据。
1. 将原始数据按列组成n行m列矩阵X
2. 将X的每一行（代表一个属性字段）进行零均值化，即减去这一行的均值
3. 求出协方差矩阵C=1/mXXT
4. 求出协方差矩阵的特征值以及对应的特征向量
5. 将特征向量按对应特征值大小从上到下按行排列成矩阵，取前k行组成矩阵P
6. Y=PX即为降维到k维后的数据实例
以这个为例，我们用PCA...
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2015-06-20 10:38:22
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降维（一）----说说主成分分析(PCA)的源头降维系列：降维（一）----说说主成分分析(PCA)的源头降维（二）----Laplacian Eigenmaps---------------------主成分分析（PCA）在很多教程中做了介绍，但是为何通过协方差矩阵的特征值分解能够得到数据的主成分...
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2015-06-19 21:29:49
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