主成分分析-书后习题回顾总结

news2024/9/20 1:14:10

7-2

题目

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理论基础

  1. 矩阵的特征值和特征向量的定义以及其求法 https://www.cnblogs.com/Peyton-Li/p/9772281.html
    特征值和特征向量的定义: A A A n n n阶方阵,如果数 λ \lambda λ n n n维非零列向量 α \alpha α使关系式 A α = λ α A\alpha=\lambda\alpha Aα=λα成立,则称这样的数 λ \lambda λ为方阵 A A A的特征值,非零向量 α \alpha α A A A对应于特征值 λ \lambda λ的特征向量
    说明:
    特征向量 α ≠ O \alpha≠O α=O,特征值问题是对方阵而言的
    n n n阶方阵 A A A的特征值,就是使齐次线性方程组 ( λ I − A ) x = 0 (\lambda I-A)x=0 (λIA)x=0有非零解的值,即满足方程 ∣ λ I − A ∣ = 0 |\lambda I-A|=0 λIA=0 λ \lambda λ都是矩阵A的特征值。
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    A A A n n n阶矩阵,称 λ I − A \lambda I-A λIA A A A的特征矩阵,其行列式 ∣ λ I − A ∣ |\lambda I-A| λIA λ \lambda λ n n n次多项式,称为 A A A的特征多项式, ( λ I − A ) x = 0 (\lambda I-A)x=0 (λIA)x=0称为A的特征方程。
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  2. 求矩阵的行列式
    https://www.shuxuele.com/algebra/matrix-determinant.html

  3. 主成分的贡献率
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具体解题

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