鲁棒主成分分析法分解成的两个矩阵,哪个包含主要特征证?
时间: 2024-05-29 12:08:24 浏览: 94
鲁棒主成分分析算法综述
鲁棒主成分分析法分解成的两个矩阵是数据矩阵和转换矩阵。其中,转换矩阵包含主要特征证,它是用来将原始数据映射到新的低维空间的矩阵。这个矩阵的列向量是新的特征向量,每个特征向量对应一个主成分,它们按照降序排列,第一个主成分对应的特征向量包含了最大的方差。因此,转换矩阵是鲁棒主成分分析法中最重要的部分,它包含了主要特征证。
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