- Python機器學習算法與應用
- 鄧立國
- 435字
- 2020-11-23 14:57:14
2.4.3 主成分的導出
根據主成分分析的數學模型的定義,要進行主成分分析,就需要根據原始數據以及模型3個條件的要求,求出主成分系數,以便得到主成分模型。這就是導出主成分所要解決的問題。
(1)根據主成分數學模型的條件①要求主成分之間互不相關,為此主成分之間的協差陣應該是一個對角陣。對于主成分,
F=AX
(2.49)
其協差陣應為,

(2.50)
(2)設原始數據的協方差陣為V,如果原始數據進行了標準化處理,那么協方差陣等于相關矩陣,即有
V=R=XX'
(2.51)
(3)根據主成分數學模型條件③和正交矩陣的性質,若能夠滿足條件③最好要求A為正交矩陣,即滿足
AA'=I
(2.52)
將原始數據的協方差代入主成分的協差陣公式,得

(2.53)
展開上式,得

(2.54)
展開等式兩邊,根據矩陣相等的性質,這里只根據第一列得出的方程為:

(2.55)
為了得到該齊次方程的解,要求其系數矩陣行列式為0,即

(2.56)
|R-λ1I|=0
顯然, 是相關系數矩陣的特征值,
是相應的特征向量。根據第二列、第三列等可以得到類似的方程,于是
是方程|R-λI|=0的p個根,
為特征方程的特征根,
是其特征向量的分量。
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