斯坦福ML公开课笔记14——主成分分析
2015-08-13 19:01
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上一篇笔记中,介绍了因子分析模型,因子分析模型使用d维子空间的隐含变量z来拟合训练数据,所以实际上因子分析模型是一种数据降维的方法,它基于一个概率模型,使用EM算法来估计参数。
本篇主要介绍PCA(Principal Components Analysis, 主成分分析),也是一种降维方法,但是该方法比较直接,只需计算特征向量就可以进行降维了。本篇对应的视频是公开课的第14个视频,该视频的前半部分为因子分析模型的EM求解,已写入笔记13,本篇只是后半部分的笔记,所以内容较少。
上一篇笔记中,介绍了因子分析模型,因子分析模型使用d维子空间的隐含变量z来拟合训练数据,所以实际上因子分析模型是一种数据降维的方法,它基于一个概率模型,使用EM算法来估计参数。
本篇主要介绍PCA(Principal Components Analysis, 主成分分析),也是一种降维方法,但是该方法比较直接,只需计算特征向量就可以进行降维了。本篇对应的视频是公开课的第14个视频,该视频的前半部分为因子分析模型的EM求解,已写入笔记13,本篇只是后半部分的笔记,所以内容较少。
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