DamiRocK

PCA whitening: из eigenvalues 9 и 4 к единичной ковариации

После поворота на eigenvectors компоненты имеют variance 9 и 4. Деление на 3 и 2 делает обе дисперсии единичными.

Задача

После PCA две компоненты имеют дисперсии 9 и 4. Как выполнить whitening?

Шаг масштабирования

Если z₁,z₂ уже некоррелированы, разделите их на стандартные отклонения:

w₁=z₁/3, w₂=z₂/2.

Тогда Var(w₁)=Var(w₂)=1, Cov(w₁,w₂)=0.

Матричная форма

Для covariance Σ=VΛVᵀ и центрированного x:

w=Λ^{-1/2}Vᵀx.

При положительных eigenvalues Cov(w)=I.

Проблема малых eigenvalues

Если λ очень мало, деление на √λ усиливает шум. Поэтому на практике используют отсечение компонент или regularized whitening.

Whitening меняет масштаб данных и не сохраняет исходные евклидовы расстояния, хотя PCA-поворот без масштабирования их сохраняет.

Редакционная практика по PCA/whitening mlearn_pro · CC BY 4.0.

Reading preferences

Appearance
Contrast
More options

Saved only in this browser. Your device’s reduced-motion setting is always respected. Browser zoom works throughout the site.