[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング24 (1002ﾚｽ)
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140(4): デフォルトの名無しさん (ﾌﾞｰｲﾓ MM05-1vRR [210.149.252.116]) [sage] 2019/05/10(金) 18:00:10.77 ID:qCZvktc2M(1) AAS
カーネル主成分分析に関して質問です。
カーネル行列の固有ベクトルaの各成分って高次元への射影後のベクトルの、高次元の世界の主成分軸への射影を固有値で割った値になっていますが、固有値で割るのはどういう意味、効果があると解釈すればいいのでしょうか?
あるテキストだと固有ベクトルを固有値で割ってnormalizeするって書いてあるんですが、固有値は標準偏差の値では無く、分散の値ですよね?よく分かりません。
141(1): デフォルトの名無しさん (ｽﾌﾟﾌﾟ Sd33-BnMc [49.98.52.130]) [] 2019/05/10(金) 18:57:29.10 ID:7lGnDhFmd(1) AAS
>>140
それ何語？
142: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ ebd2-doof [153.193.199.175]) [sage] 2019/05/10(金) 21:15:09.75 ID:4Zcn3ufG0(1) AAS
>>140
rand関数で生成された乱数は分散であるがその割合がガウス分布として出力されるようになっているのであれば
平均を0としてσの範囲内にあるかないかってことだ
152(1): デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｸｰ MM5d-3Hdu [36.11.224.119]) [sage] 2019/05/12(日) 08:08:33.24 ID:LAPNzPPAM(1/2) AAS
>>140
自分の理解だと
高次元空間における主成分軸への射影ではなく、高次元空間に射影した時点で
自動的に主成分分析っぽいことができていて、あとはスカラーを調整するだけだったような
178(1): デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 19da-STeI [114.182.230.4]) [sage] 2019/05/12(日) 22:50:54.86 ID:Jr9TZlLT0(5/5) AAS
>>140を呼んでなかったな
固有ベクトルを1に規格化してるだけじゃね？
変換行列をユニタリ行列にした方が扱い易くなるし
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