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缓解协方差矩阵特征值分解中的随机一致性.pdf

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    中文摘要

    在机器学习领域中，样本随机性及随机一致性现象广泛存在于分类、聚类等任

    务中。本文发现当样本有限时，由于样本随机性的存在，样本协方差矩阵的特征值

    分解可能会存在随机一致性，使用样本特征值与特征向量来估计总体特征值与特征

    向量时会存在误差。为了提高模型的估计准确度和算法的稳定性，本文从随机一致

    性角度考虑协方差矩阵的特征值与特征向量的估计问题。

    PCATSNEPCA

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