※ 引述《ww770829 (新庄西盛教会)》之铭言： : 如标题 : 想问光谱分解(spectral decomposition) : 对因素分析(factor analysis) 我想这跟主成分分析(Principal components analysis)关系更密切 当然PCA是FA的一种方法 : 有什麽样的帮助? : 我只知道光谱分解可以把一个可对角化的矩阵 : 分解成个别特徵值乘上其完全投影集再相加 看一下PCA的做法就会知道 covariance/correlation matrix 的eigenvalue跟eigenvector 在PCA中扮演了甚麽样的角色 (不过就是转轴而已...) : 不知道有什麽用处囧" : 另外请问威夏分配(wishart distribution) : 有什麽样的性质可以使用在应用方面? 你知道单变量中 Test H0:mu=0 时会用F-test or T-test (under normal assumption) 其中F分配大致上是 两个卡方分配的ratio 推广到多变量中 把Wishart扮演的角色便类似於卡方分配哩 (这东西从我第一次看到开始 就觉得很恶心XDD) : 感谢各位~"~ -- 我们使用各种模特儿来配适现实 却往往因为模特儿的美而忽略现实 --

※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc) ◆ From: 140.114.230.76