Матрица (множественные матрицы) - это прямоугольный массив чисел, символов или выражений, расположенных в строках и столбцах. Отдельные элементы в матрице называются ее элементами или записями.
Анализ главных компонент (PCA) обычно объясняется с помощью собственного разложения ковариационной матрицы. Тем не менее, он также может быть выполнен с помощью сингулярного разложения (SVD) матриц данных XИкс\mathbf X . Как это работает? Какова связь между этими двумя подходами? Какая связь между...
Недавно я заметил, что многие люди разрабатывают тензорные эквиваленты многих методов (тензорная факторизация, тензорные ядра, тензоры для тематического моделирования и т. Д.). Мне интересно, почему мир внезапно очарован тензорами? Существуют ли недавние документы / стандартные результаты, которые...
Для данной матрицы данных (с переменными в столбцах и точками данных в строках) кажется, что играет важную роль в статистике. Например, это важная часть аналитического решения обычных наименьших квадратов. Или, для PCA, его собственные векторы являются основными компонентами данных.AAAATAATAA^TA Я...
Я начинаю баловаться с использованием glmnetс LASSO регрессией , где мой результат представляет интерес дихотомический. Я создал небольшой фрейм данных ниже: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84, 0.85, 0.67, 0.91,...
Для исследования моделирования я должен генерировать случайные переменные , которые показывают prefined (населения) корреляцию с существующей переменной .YYY Я посмотрел на Rпакеты copulaи CDVineкоторые могут производить случайные многомерные распределения с заданной структурой зависимостей. Однако...
Я делаю некоторые вычисления на разных матрицах (в основном в логистической регрессии), и я обычно получаю ошибку «Матрица является единственной», где я должен вернуться и удалить коррелированные переменные. Мой вопрос здесь: что бы вы назвали «сильно» коррелированной матрицей? Существует ли...
Мне было интересно, может ли кто-нибудь указать мне некоторые ссылки, которые обсуждают интерпретацию элементов обратной ковариационной матрицы, также известной как матрица концентрации или прецизионная матрица. У меня есть доступ к многовариантным зависимостям Кокса и Вермута , но мне нужна...
Я немного работал в R и сталкивался с такими вещами, как PCA, SVD, QR-разложения и многими такими результатами линейной алгебры (при проверке оценки взвешенных регрессий и т. Д.), Поэтому я хотел знать, есть ли у кого-нибудь рекомендации относительно хорошего всеобъемлющая книга по линейной...
Я читал о разложении сингулярных значений (SVD). Почти во всех учебниках упоминается, что она разбивает матрицу на три матрицы с заданной спецификацией. Но какова интуиция, лежащая в основе разделения матрицы в такой форме? PCA и другие алгоритмы уменьшения размерности интуитивно понятны в том...
Я думаю, что ответ должен быть да, но я все еще чувствую, что-то не так. В литературе должны быть общие результаты, кто-нибудь может мне
Меня интересует природа Σ−1Σ−1\Sigma^{-1} . Кто-нибудь может сказать что-то интуитивное о том, «Что Σ−1Σ−1\Sigma^{-1} говорит о данных?» Редактировать: Спасибо за ответы Пройдя несколько отличных курсов, я бы хотел добавить несколько моментов: Это мера информации, т. Е. xTΣ−1xxTΣ−1xx^T\Sigma^{-1}x...
Я хотел бы иметь возможность эффективно генерировать матрицы положительно-полуопределенной (PSD) корреляции. Мой метод значительно замедляется, когда я увеличиваю размер создаваемых матриц. Не могли бы вы предложить какие-либо эффективные решения? Если вам известны какие-либо примеры в Matlab, я...
Скажем, у меня есть многомерная нормальная плотность . Я хочу получить вторую (частичную) производную по . Не уверен, как взять производную от матрицы.N(μ,Σ)N(μ,Σ)N(\mu, \Sigma)μμ\mu Вики говорит, что нужно брать производный элемент за элементом внутри матрицы. Я работаю с приближением Лапласа...
Я исследовал значение положительного полуопределенного свойства матриц корреляции или ковариации. Я ищу любую информацию о Определение положительной полуопределенности; Его важные свойства, практические последствия; Последствия отрицательного фактора, влияние на многомерный анализ или результаты...
Я слышал, что частичные корреляции между случайными переменными можно найти, инвертировав ковариационную матрицу и взяв соответствующие ячейки из такой результирующей матрицы точности (этот факт упоминается в http://en.wikipedia.org/wiki/Partial_correlation , но без доказательства) , Почему это...
У меня возник странный вопрос, когда я экспериментировал с некоторыми выпуклыми оптимизациями. Вопрос в том: Предположим, что я случайно (скажем, стандартное нормальное распределение) генерирую симметричную матрицу (например, я генерирую верхнюю треугольную матрицу и заполняю нижнюю половину, чтобы...
Допустим, у меня есть ppp мерное многомерное распределение Гаусса. И я беру nnn наблюдения (каждый из них ppp -векторных) от этого распределения и вычислить образец ковариационной матрицы SSS . В этой статье авторы утверждают, что выборочная ковариационная матрица, рассчитанная при p>np>np >...
Существуют ли меры сходства или расстояния между двумя симметричными ковариационными матрицами (обе имеют одинаковые размеры)? Я имею в виду аналоги KL-расходимости двух вероятностных распределений или евклидова расстояния между векторами, за исключением примененных к матрицам. Я предполагаю, что...
Есть три случайные величины, . Три корреляции между тремя переменными одинаковы. То есть,x,y,zx,y,zx,y,z ρ=cor(x,y)=cor(x,z)=cor(y,z)ρ=cor(x,y)=cor(x,z)=cor(y,z)\rho=\textrm{cor}(x,y)=\textrm{cor}(x,z)=\textrm{cor}(y,z) Какую самую тесную границу вы можете дать для...
Закрыто. Этот вопрос не по теме . В настоящее время не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Обновите вопрос, чтобы он соответствовал теме перекрестной проверки. Закрыто 6 лет назад . Я хотел бы выполнить по столбцам нормализацию матрицы в R. Учитывая матрицу m, я хочу нормализовать...