降維-PCA與SVD
我們可以認為兩個矩陣相乘的意義是將右邊矩陣中的每一列列向量變換到左邊矩陣中每一行行向量為基所表示的空間
向量的表示及協方差矩陣(PCA)
https://www.jianshu.com/p/5163261aa3b4
基變換的矩陣表示
協方差矩陣對角化的物理意義及如何實現。
協方差與協方差矩陣
https://www.cnblogs.com/terencezhou/p/6235974.html
樣本的協方差矩陣是怎麼計算的
降維演算法一 : PCA (Principal Component Analysis)
https://www.jianshu.com/p/f9c6b36395f6
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reference: http://blog.csdn.net/warmyellow/article/details/5454943 首先說一下協方差矩陣， 之前大家肯定都學過，忘了的可以稍微看一眼： LDA是多個類的之前的判別，一個類之間的資料我們可以用方差或者標準差