Одномерный компонентный анализ

из "Матричное дифференциальное исчисление с приложениями к статистике и эконометрике "

Точно так же, как и в 4, можем попытаться приблизить выборочную ковариационную матрицу S ранга р матрицей V меньшего ранга г р. [c.449]
В теореме 6 было найдено наилучшее приближение S матрицей V заданного ранга. Однако можно аппроксимировать не саму матрицу , а матрицу наблюдений X матрицей заданного (более низкого) ранга. В этом и заключается компонентный анализ. [c.449]
Докажем теперь теорему 7. [c.450]
Этот результат окажется очень полезным, когда мы будем изучать двумерный компонентный анализ в 10. Заметим, что если r(ZA = г(Х), то X = X (см. также упр. 3). [c.452]

Вернуться к основной статье