【cs229-Lecture14】主成分分析法

本节课内容：

  • 因子分析

                  ---因子分析中的EM步骤的推导过程

  • 主成份分析：有效地降低维度的方法

因子分析

混合高斯模型的问题

【cs229-Lecture14】主成分分析法_第1张图片

【cs229-Lecture14】主成分分析法_第2张图片

接下来讨论因子分析模型，在介绍因子分析模型之前，先看高斯分布的另一种写法，该
写法是推导因子分析模型的基础。

高斯分布的矩阵写法

因子分析模型

【cs229-Lecture14】主成分分析法_第3张图片 

因子分析模型的推导

EM 求解参数

image

PCA(Principal  Components  Analysis,  主成分分析)，也是一种降维方法

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。

引入

【cs229-Lecture14】主成分分析法_第4张图片

【cs229-Lecture14】主成分分析法_第5张图片

PCA 模型的定义

【cs229-Lecture14】主成分分析法_第6张图片

【cs229-Lecture14】主成分分析法_第7张图片

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