Re: [問題] 光譜分解對因素分析的幫助?
※ 引述《ww770829 (新莊西盛教會)》之銘言：
: 如標題
: 想問光譜分解(spectral decomposition)
: 對因素分析(factor analysis)
我想這跟主成分分析(Principal components analysis)關係更密切
當然PCA是FA的一種方法
: 有什麼樣的幫助?
: 我只知道光譜分解可以把一個可對角化的矩陣
: 分解成個別特徵值乘上其完全投影集再相加
看一下PCA的做法就會知道
covariance/correlation matrix 的eigenvalue跟eigenvector
在PCA中扮演了甚麼樣的角色
(不過就是轉軸而已...)
: 不知道有什麼用處囧"
: 另外請問威夏分配(wishart distribution)
: 有什麼樣的性質可以使用在應用方面?
你知道單變量中 Test H0:mu=0 時會用F-test or T-test (under normal assumption)
其中F分配大致上是 兩個卡方分配的ratio
推廣到多變量中 把Wishart扮演的角色便類似於卡方分配哩
(這東西從我第一次看到開始 就覺得很噁心XDD)
: 感謝各位~"~
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我們使用各種模特兒來配適現實
卻往往因為模特兒的美而忽略現實
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◆ From: 140.114.230.76
推
01/13 23:28, , 1F
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