如何从特征向量特征值中获得标准差和方差比例
从特征向量特征值中获得标准差和方差比例的步骤如下：
- 首先，计算特征向量的均值。将所有特征向量的值相加，然后除以特征向量的数量，得到均值。
- 计算每个特征向量与均值的差值。将每个特征向量的值减去均值，得到差值。
- 计算差值的平方。将每个差值乘以自身，得到平方值。
- 计算平方值的平均值，即方差。将所有平方值相加，然后除以特征向量的数量，得到方差。
- 计算方差的平方根，即标准差。将方差的值开平方，得到标准差。
- 计算标准差和方差的比例。将标准差除以方差，得到比例。
标准差和方差比例可以用来衡量数据的离散程度和分布情况。较大的比例表示数据更加分散，较小的比例表示数据更加集中。
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
- 腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tcml）
- 腾讯云数据分析平台（https://cloud.tencent.com/product/dp）
- 腾讯云人工智能开发平台（https://cloud.tencent.com/product/ai）
- 腾讯云大数据平台（https://cloud.tencent.com/product/cdp）
- 腾讯云物联网平台（https://cloud.tencent.com/product/iot）
- 腾讯云移动开发平台（https://cloud.tencent.com/product/mpp）
- 腾讯云对象存储（https://cloud.tencent.com/product/cos）
- 腾讯云区块链服务（https://cloud.tencent.com/product/bcs）
- 腾讯云虚拟专用网络（https://cloud.tencent.com/product/vpc）
- 腾讯云安全产品（https://cloud.tencent.com/product/safety）
相关·内容
我正在尝试在pytorch中实现PCA，给定协方差矩阵，它的特征值，特征向量和要从数据矩阵中捕获的方差比例，是否有公式来计算与方差对应的维数或主成分的数量？
浏览 2提问于2019-12-11得票数 0
4回答
当它们输入相同的数据时，每一个都返回不同的主成分/特征向量和特征值(我目前使用的是Iris数据集)。在这种情况下，方差的比例将是[0.96542969 0.03293797 0.00126214 0.0003702]。说(“一个分量解释的变化的比例就是它的特征值除以特征值的和。”)由于每个维度解释的方差应该是恒定的(我认为)，这些比例是错误的。因此，如果我使用svd()返回的值，这是
浏览 0提问于2011-01-28得票数 3
()；
/*每个特征向量都与一个特征值相关联，该特征值可以解释为对应特征向量的“长度”或“大小”。**特征向量表示数据的相对基(轴)**从主成分分析*/ EigenDecomposition分解中计算新变量=新的EigenDecomposition(covarianceMatrix)；对角化协方差矩阵大的特征值*对应于大的
浏览 1提问于2019-09-08得票数 0
根据计算特征向量和特征值的，首先计算数据的协方差矩阵，然后由协方差矩阵计算特征向量和特征值。在它的样本代码中，它不计算协方差矩阵，它只是将数据传递给构造函数。那么cv::pca计算协方差矩阵本身？从特征向量和特征值的维数来看，我猜它没有计算它们。我说的对吗？
浏览 2提问于2015-09-16得票数 1
回答已采纳
我试着在R中做主成分分析。我相信有两种方法可以做到。一种是立即进行主成分分析，另一种方法是首先使用s=scale(M)对矩阵进行标准化，然后应用主成分分析。我注意到没有标准化的第一个pca的方差比例有更大的值。这有什么意义吗？不是一直都是这样吗？最后，如果我应该预测一个变量ie权重，当我做主成分分析时，我应该从<
浏览 3提问于2009-11-22得票数 3
2回答
在我的Lazarus/Free Pascal应用程序中，我生成了一个大型的多列数值矩阵。我想在这个表上运行一个 (PCA)，但似乎找不到任何可以这样做的包。我不确定我将如何从这个类中提取相关信息(例如转换后的矩阵)，以便在Lazarus/FPC中使用。
浏览 2提问于2011-11-16得票数 1
回答已采纳
2回答
我很难理解程序中的一些步骤。它们取坐标数据，找出协方差矩阵，应用主成分分析，然后从每个特征值的平方根中提取标准差。我试图重新生产这一过程，但我被困在台阶上。将主成分分析应用于R输入数据集的协方差矩阵，得到以下变量：( b)每个主成分解释的总变异性对应的特征值(λ1和λ2)。每段的方向由主成分分析的特征向量驱动，每段的长度定义为均值附近的一个
浏览 2提问于2019-04-29得票数 0
回答已采纳
2回答
0.12193[,5] 0.02241 0.86307 0.12193 0.77765 1.00000
我需要得到R中的特征值，特征向量和载荷。当我使用princomp(A,cor=TRUE)函数时，我得到了方差(特征值)，但当我使用eigen(A)函数时，我得到了特征值和特征向量，但本例中的特征值与使用
浏览 2提问于2013-11-20得票数 0
1回答
我正在尝试使用PCA将输入图像的大小从4096x4096减小到4096x163，同时保持其重要属性。然而，我的方法有问题，因为我得到了不正确的结果。
浏览 28提问于2019-12-13得票数 2
2回答
Matlab的特征值
、、、、
我试图找出大型数据集的特征值/特征向量，以便计算PCA。我可以计算2x2、3x3等的特征值和特征向量。我的问题是:对于求解特征值和向量，这是一个好的或合理的假设吗？就像这样：
A是一个包含128x451的二维向量
浏览 6提问于2014-06-09得票数 0
首先，很抱歉问了一个可能是初学者的问题，但我不明白pca似乎和特征选择是一样的，但是当我在网上搜索时，它们似乎是不同的。人们通常说的是用于降维的PCA和用于特征选择的特征选择。
浏览 0提问于2021-02-18得票数 0
回答已采纳
3回答
为此，我使用ParallelColt库，但两者都使用奇异值分解和特征值分解，以便获得协方差矩阵的特征向量和特征值。但是这些方法浪费了堆，并且我得到了"OutOfMemory“错误...同样使用SparseDoubleMatrix2D (数据非常稀疏)，错误仍然存在，所以我问您:我如何解决这个问题？
更改库？
浏览 3提问于2011-12-06得票数 5
1回答
PCA算法背后的直觉
、、、、
在找到数据集协方差矩阵的特征向量和特征值后，特征值表示数据集的分布情况，特征向量表示特征值的方向。我们所要做的是将特征向量从最高的特征值降到最低的特征向量(最高的意思是特征更加分散，从而彼此更加独立，减少冗余)，并将原始数据集投影到新的“轴”集(特征向量)上。例如，如果我们有一个三维数据集，那么就会有三个特征向量，每个特征向量彼此正交(因此它们将
浏览 0提问于2019-09-17得票数 1
我现在正在尝试一些PCA的东西，但对我来说，了解每个特征值的特征对我来说是非常重要的。
numpy.linalg.eig给了我们已经排序的对角矩阵，但我想要这个矩阵，它们在原始位置。
浏览 0提问于2011-06-03得票数 1
2回答
Scikit-学习PCA
、、、
我试着用scikit学习来再现它们的协方差矩阵、特征值和特征向量。但是，我无法重现数据源中显示的结果。1.14457216, -0.04641726], [ 1.22382056, 0.16267529]])
为什么协方差矩阵是不同的更新的：如何从scikit获得特征值--学习尚未规范化的知识？
浏览 2提问于2014-12-30得票数 14
我从下面的链接中读到了这篇文章。
df_new['label'] = cancer.target在我
浏览 2提问于2021-09-20得票数 0
回答已采纳
1回答
由于我处理的是网格，所以我使用协方差矩阵和特征值分解方法来创建定向包围盒。我已经认识到特征值分解的数值精度会导致错误的OBB计算。
(旋转以获得更好的视图)显然，结果是错误的。我已经找到了这个问题的特征值分解。因为I处理的是一个单元立方体，所以轴必须是单元x、y和z方向。然而，特征值分解正在产生其他方向的轴。错误的结果源于协方
浏览 1提问于2015-11-15得票数 0
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
实时音视频
云直播
对象存储活动推荐
腾讯云开发者
