1樓：
1、等價無窮小代換，並不在於 x 趨向於什麼，而在於函式的分子、分母、
冪次、複合變數的結果趨向於什麼。
2、sinx/x，原本是一個極為重要的 special limit，我們翻譯成重要極限。
但是在教學中，常常誤導為等價無窮小代換 sinx / x = x / x = 1。
這個前提是 x 趨向於 0。
pca為什麼要用協方差矩陣
2樓：匿名使用者
要從投影開始，逐步計算到後面，經過拉格朗日乘子的最優化計算，計算變型之後得到是相關係數矩陣或協方差矩陣。
主成分分析用相關係數矩陣和協方差矩陣有什麼區別
3樓：匿名使用者
相關係數矩陣：相當於消除量綱的表示變數間相關性的一個矩陣協方差矩陣：它是沒有消除量綱的表示變數間相關性的矩陣.
你對比下它們的等式變換關係：
r=cov(x,y)/d(x)d(y)
請問一下協方差矩陣這個性質怎麼推導
4樓：匿名使用者
根據協方差矩陣的定義及向量期望的性質可以如圖證明這個等式成立。
c#中如何編寫pca演算法**？
5樓：匿名使用者
pca的處理步驟：
1，均值化
2，求協方差矩陣（我知道的有兩種方法，這是第一種，按部就班的求，第二種是：（a*a『/(n-1)））
3，求協方差的特徵值和特徵向量
4，將特徵值按照從大到小的順序排序，選擇其中最大的k個，然後將其對應的k個特徵向量分別作為列向量組成特徵向量矩陣
5，將樣本點投影到選取的特徵向量上
matlab實現源**
%pca演算法，matlab實現
function f=pcad(a,n)%a是m*n
%測試例項a=[2.5,0.5,2.
2,1.9,3.1,2.
3,2,1,1.5,1.1;2.
4,0.7,2.9,2.
2,3.0,2.7,1.
6,1.1,1.6,0.
9]%結果f=[0.8280，-1.7776，0.
9922，0.2742，1.6758，0.
9129，-0.0991，-1.1446，-0.
4380，-1.2238]
%pca第一步：均值化
x=a-repmat(mean(a,2),1,size(a,2))%去均值
%pca第二步：求特徵協方差矩陣
b=cov(x')%求協方差
%pca第三步：求特徵協方差矩陣的特徵值和特徵向量
[v,d]=eig(b)%求特徵值和特徵向量
%pca第四步：將特徵值按照從大到小的順序排序
d1=diag(d);%取出對角矩陣，也就是把特徵值提出來組成一個新的m*1的d1矩陣
[d2 index]=sort(d1); %特徵值以升序排序 d2是排序後的結果 index是數排序以前的排名位置
cols=size(v,2);% 特徵向量矩陣的列數
for i=1:cols %對特徵向量做相反位置的調整 是個降序排列。這個過程把特徵值和特徵向量同時做相應的降序排列
vsort(:,i) = v(:,index(cols-i+1) ); % vsort 是一個m*col(注:
col一般等於m)階矩陣，儲存的是按降序排列的特徵向量,每一列構成一個特徵向量
%vsort儲存的是協方差矩陣降序後的特徵向量，為m*m階
dsort(i) = d1(index(cols-i+1)); % dsort 儲存的是按降序排列的特徵值，是一維行向量，1*m
end %完成降序排列
m=vsort(:,1:n)%提取主成分量
%pca第五步：將樣本點投影到選取的特徵向量上
f=(x'*m)'%最終的投影
為什麼pca求的協方差矩陣有負值
6樓：萌萌趙穎兒
直覺上就和隨機變數的方差是正的一個道理，嚴格的證明如下： 設隨機變數為x(都是n維的假設，且都是列向量)，其方差-協方差矩陣為： e(xx') - e(x)e(x') = e ， 這是因為你後，大括號裡就是xx' - e(x)x' - xe(x')。
協方差矩陣，協方差矩陣有什麼意義
首先更正一下，應該為方差矩陣 或方差 協方差矩陣 協方差矩陣可能不是方的，談不上正定負定.證 設隨機向量x x1,x2,xn 列向量 x的方差陣為 v x cov x,x ij n n,i,j 1,2,n.而 ij ji cov xi,xj 所以，v x 為對稱陣,並且對角元素 ii 0.所以，v ...
方差怎麼用非退化的正定矩陣的協方差陣來表示
在kalman filter中一般是不會出現這樣的情況的，在ekf中可能會出現，一般是因為系統的非線性較強，採用一階的近似誤差還是比較大的，就會出現發散，所以協方差矩陣也會變得非正定，可以把取樣間隔縮短一點或者採用ukf pf等其它濾波方法 另外可。用mvnpdf函式時協方差矩陣是非正定矩陣怎麼辦 ...
訊號協方差矩陣的最大 最小特徵值代表什麼
如果訊號中含有噪聲，最大特徵值代表訊號與噪聲的功率，最小特徵值代表噪聲功率 只有訊號的話，個人感覺最大最小特徵值應該相等吧。這是資料的東西了，看看高數 什麼是協方差 協方差矩陣 矩陣特徵值 1 正確,因為按照定義,x與y的協方差等於y與x的協方差.2 不正確.例如矩陣 1 1 1 1 的特徵值一個是...