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用PCA或者LDA的时候总是会遇到求样本的类间离
差矩阵的问题。
例如我们有N个样本,有C个类,Ni为第i个类中
样本的个数,1=i=C。如下式所示,
为所有样本的均值向量
为第i个类的样本均值向量
每个样本的维数为MC
Sb就是类间离差矩阵
通常我们会看到模式识别的书上说Sb的秩最多是
C-1,所以最多得到C-1个特征向量。这个C-1是怎
么来的呢?
在《工程数学线性代数》同济大学第五版(70页)
有R(AB)=min{R(A),R(B)这里A,B都是矩阵,
AB为矩阵的乘,R(A)为求矩阵A的秩
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