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因子分析

因子分析是一种广泛使用的概率模型,用于识别多元数据中的低秩结构,这些结构编码在潜在变量中。它与主成分分析非常密切相关,仅在假设这些潜在变量的先验分布上有所不同。它也是一个线性高斯模型的良好示例,因为它可以完全描述为底层高斯变量的线性变换。有关因子分析与其他模型关系的概述,您可以查看此图,该图最初由Ghahramani和Roweis发表。

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因子分析

因子分析是一种广泛使用的概率模型,用于识别多元数据中的低秩结构,这些结构编码在潜在变量中。它与主成分分析非常密切相关,仅在假设这些潜在变量的先验分布上有所不同。它也是一个线性高斯模型的良好示例,因为它可以完全描述为底层高斯变量的线性变换。有关因子分析与其他模型关系的概述,您可以查看此图,该图最初由Ghahramani和Roweis发表。

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因子分析

因子分析是一种广泛使用的概率模型,用于识别多元数据中的低秩结构,这些结构编码在潜在变量中。它与主成分分析非常密切相关,仅在假设这些潜在变量的先验分布上有所不同。它也是一个线性高斯模型的良好示例,因为它可以完全描述为底层高斯变量的线性变换。有关因子分析与其他模型关系的概述,您可以查看此图,该图最初由Ghahramani和Roweis发表。

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因子分析

因子分析是一种广泛使用的概率模型,用于识别多元数据中的低秩结构,这些结构编码在潜在变量中。它与主成分分析非常密切相关,仅在假设这些潜在变量的先验分布上有所不同。它也是一个线性高斯模型的良好示例,因为它可以完全描述为底层高斯变量的线性变换。有关因子分析与其他模型关系的概述,您可以查看此图,该图最初由Ghahramani和Roweis发表。

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