情報科学 › 機械学習の数学 › 主成分分析

中心化データ行列と標本共分散行列

定義 2.1(「主成分分析」§2)

x1,…,xn∈Rp\boldsymbol{x}_1, \ldots, \boldsymbol{x}_n \in \mathbb{R}^p(n≥2n \ge 2)を観測データとする。標本平均(重心)を

xˉ=1n∑i=1nxi\bar{\boldsymbol{x}} = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} \boldsymbol{x}_i

とおき、中心化ベクトルを yi=xi−xˉ\boldsymbol{y}_i = \boldsymbol{x}_i - \bar{\boldsymbol{x}} と定める。yiT\boldsymbol{y}_i^{\mathsf{T}} を第 ii 行にもつ行列 X∈Rn×pX \in \mathbb{R}^{n \times p} を中心化データ行列と呼ぶ。さらに

S=1nXTX=1n∑i=1nyiyiT∈Rp×pS = \frac{1}{n} X^{\mathsf{T}} X = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} \boldsymbol{y}_i \boldsymbol{y}_i^{\mathsf{T}} \in \mathbb{R}^{p \times p}

を標本共分散行列と呼ぶ。その (j,l)(j, l) 成分は sjl=1n∑i=1nyijyils_{jl} = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^n y_{ij} y_{il} であり、sjjs_{jj} は第 jj 変数の標本分散、sjls_{jl} は第 jj 変数と第 ll 変数の標本共分散である。

本文で読む(前後の説明と例)→

閉包の状態

定義

定義は閉包の起点です(証明を要しません)。

印の意味: ✓公理まで証明済み ・ △証明あり(閉包未完)・ ※主張のみ。テーマごとの集計は 閉包の状況。

これを使っている定理 証明で参照している 1 件

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