Логотип
Юнионпедия
Связь
Доступно в Google Play
Новый! Скачать Юнионпедия на вашем Android™ устройстве!
Свободно
Более быстрый доступ, чем браузер!
 

Ковариационная матрица и Метод главных компонент

Ярлыки: Различия, Сходства, Jaccard сходство Коэффициент, Рекомендации.

Разница между Ковариационная матрица и Метод главных компонент

Ковариационная матрица vs. Метод главных компонент

Ковариацио́нная ма́трица (или ма́трица ковариа́ций) в теории вероятностей — это матрица, составленная из попарных ковариаций элементов одного или двух случайных векторов. Метод главных компонент (principal component analysis, PCA) — один из основных способов уменьшить размерность данных, потеряв наименьшее количество информации.

Сходства между Ковариационная матрица и Метод главных компонент

Ковариационная матрица и Метод главных компонент есть 1 вещь в общем (в Юнионпедия): Собственный вектор.

Собственный вектор

Синим цветом обозначен собственный вектор. Он, в отличие от красного, при деформации (преобразовании) не изменил направление и длину, поэтому является ''собственным вектором'', соответствующим ''собственному значению'' \lambda.

Ковариационная матрица и Собственный вектор · Метод главных компонент и Собственный вектор · Узнать больше »

Приведенный выше список отвечает на следующие вопросы

Сравнение Ковариационная матрица и Метод главных компонент

Ковариационная матрица имеет 11 связей, в то время как Метод главных компонент имеет 46. Как они имеют в общей 1, индекс Жаккар 1.75% = 1 / (11 + 46).

Рекомендации

Эта статья показывает взаимосвязь между Ковариационная матрица и Метод главных компонент. Чтобы получить доступ к каждой статье, из которых информация извлекается, пожалуйста, посетите:

Привет! Мы на Facebook сейчас! »