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一点线性代数知识-主成分分析 基础知识
一点线性代数知识
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矩阵
一组有关系的数即可形成一个矩阵
身高(cm)
体重(weight)
张小山
1.75
68
赵戴文
1.71
70
李小龙
1.65
65
王雷雷
1.69
61
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这里称A为4*2矩阵, aij是矩阵的元素。如果行数和列数相等,则称为方阵。常见方阵有协方差矩阵V和相关系数矩阵R:
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几个特殊矩阵:
0阵:所有元素都是0的矩阵。
单位阵I:一个方阵中的对角线元素全为1而其余元素都是0.
对称阵:以对角线为轴上下对称的方阵,如R阵。
向量:只有一行或一列的矩阵。
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矩阵的加减法:当两矩阵行数和列数相等时,每两个对应位置的元素相加。
一个数k与矩阵相乘:将矩阵中每个元素乘以该数k。
矩阵乘矩阵:一个m*n矩阵A与一个n*p矩阵B相乘,记为AB=C,C是一个m*p矩阵。计算方法为用A阵的第i行每个元素乘以B阵的第j列相对应元素并求和得到C阵的元素cij。
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任一矩阵和单位阵相乘等于原矩阵。
矩阵的逆:
一个方阵A,如存在一个方阵B,使得
AB=BA=I (单位阵),
则称A为B的逆阵,B为A的逆阵。
A=B-1
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矩阵的转置
设A为m×n阶矩阵(即m行n列),第i 行j 列的元素是a(i,j),即:A=a(i,j)
A的转置定义为这样一个n×m阶矩阵B,满足B=a(j,i),即 b (i,j)=a (j,i)(B的第i行第j列元素是A的第j行第i列元素),记A’=B。(或记为AT=B)
直观来看,将A的所有元素绕着主对角线作镜面反转,即得到A的转置。
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矩阵的特征值与特征向量
对于一个给定的线性变换,它的特征向量x经过这个线性变换之后,得到的新向量仍然与原来的x保持在同一条直线上,但其长度也许会改变。
一个特征向量的长度在该线性变换下缩放的比例称为其特征值。如果特征值为正,则表示x在经过线性变换的作用后方向也不变;如果特征值为负,说明方向会反转;如果特征值为0,则是表示缩回零点。
在一定条件下(如矩阵形式为实对称矩阵的线性变换),一个变换可以由其特征值和特征向量完全表述。
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