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機器學習非監督分類之因子分析
時間 2021-01-05
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隨機變量X是混合高斯分佈時,我們採用EM算法可以解決,此時樣本的數量是遠大於特徵數量的,當樣本數量小於特徵數量時,我們該如何建立模型呢?因子分析進入人們的視野。 假設數據是高斯分佈,我們估計期望和方差: 由於樣本數量小於特徵數量,我們可以發現|∑| = 0,Σ是奇異矩陣,那麼 Σ-1 就不存在。但我們仍想使用高斯分佈,那就需要對∑進行限制。 一、∑的限制 ∑沒限制之前,對角線上的元
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