因子分析(Factor Analysis)

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格图洛书 发表于 2021/12/30 00:44:05 2021/12/30
【摘要】 1 问题      之前我们考虑的训练数据中样例的个数m都远远大于其特征个数n,这样不管是进行回归、聚类等都没有太大的问题。然而当训练样例个数m太小,甚至m<<n的时候,使用梯度下降法进行回归时,如果初值不同,得到的参数结果会有很大偏差(因为方程数小于参数个数)。另外,如果使用多元高...

1 问题

     之前我们考虑的训练数据中样例clip_image002的个数m都远远大于其特征个数n,这样不管是进行回归、聚类等都没有太大的问题。然而当训练样例个数m太小,甚至m<<n的时候,使用梯度下降法进行回归时,如果初值不同,得到的参数结果会有很大偏差(因为方程数小于参数个数)。另外,如果使用多元高斯分布(Multivariate Gaussian distribution)对数据进行拟合时,也会有问题。让我们来演算一下,看看会有什么问题:

多元高斯分布的参数估计公式如下:

    

文章来源: wenyusuran.blog.csdn.net,作者:文宇肃然,版权归原作者所有,如需转载,请联系作者。

原文链接:wenyusuran.blog.csdn.net/article/details/35290927

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