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410140980 · 2021年09月01日

unsupervised ML中PCA算法关键名词

老师请问eigenvalue特征值是表示数据的在新的坐标轴上的离散程度,也就是在eigenvector上的离散程度, 那spread又怎么理解?也是离散程度? 这两个概念表达的是一个意思吗? 虽然何老师讲了spread是在新的坐标轴即eigenvector上平行画一些线,数据在平行的这些线上的离散程度。 但同样都是离散程度,有没有区别?做题如何区分?
1 个答案

星星_品职助教 · 2021年09月02日

同学你好,

spread和视频中老师讲的方差(variance)是一个意思。而eigenvalue是方差占总方差的比例。

不会有考察spread和eigenvalue这种区别的题目。稍微需要记忆一下的是Eigenvector和Eigenvalue的定义是什么,有可能(小概率)把Eigenvector的概念安在Eigenvalue头上,这种区分出来就可以。

至于variance或者spread无论从哪个角度考察到的概率都极低。

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