DamiRocK

PCA для x=(1,0,0,3) и z=(3,2,0,3): две главные компоненты

После центрирования XᵀX=[[6,4],[4,6]], eigenvalues 10 и 2. Первая компонента пропорциональна x+z, вторая x−z.

Научная визуализация PCA для x=(1,0,0,3) и z=(3,2,0,3): две главные компоненты
X̃ᵀX̃=[[6,4],[4,6]]; λ={10,2}; v₁=(1,1)/√2
X̃ᵀX̃=[[6,4],[4,6]], собственные значения 10 и 2; первая компонента объясняет 5/6 разброса.

Условие

Две переменные заданы векторами x=(1,0,0,3)ᵀ и z=(3,2,0,3)ᵀ. Найдите первую и вторую главные компоненты.

Центрирование

Средние равны x̄=1 и z̄=2. Матрица центрированных наблюдений:

X̃=[[0,1],[-1,0],[-1,−2],[2,1]].

Матрица разброса

Источник получает

X̃ᵀX̃=[[6,4],[4,6]].

Её eigenvalues: λ₁=10, λ₂=2. Соответствующие единичные eigenvectors можно взять

v₁=(1,1)/√2, v₂=(1,−1)/√2.

Scores главных компонент

P=X̃V. Поэтому первая компонента:

PC₁=(1,−1,−3,3)ᵀ/√2.

Вторая:

PC₂=(−1,−1,1,1)ᵀ/√2.

Доля объяснённого разброса

Масштаб делителя ковариации не влияет на долю. Первая компонента объясняет 10/(10+2)=5/6≈83,33%, вторая — 1/6.

Знак собственного вектора произволен: замена v на −v меняет знак scores, но не компонентное подпространство и не explained variance.

Борис Демешев и участники · mlearn_pro, задача 72 · CC BY 4.0. Матрица, eigenpairs и scores источника сохранены; доля разброса добавлена.

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.