2017-04-03 14 views
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ホワイトニングを含む参照データセットの主成分を計算したとします。主成分ベクトルから作成された変換行列は、テストデータセットに適用され、PCの部分空間に投影されます。さて、各列の係数を単純に足し合わせることで、PCの超球の中心からの各テストデータベクトルの距離を測定できるはずです。これは正しいです?この変換を参照データに適用すると、すべての列の長さがゼロになり、テストデータを参照データのように見せて、2つのセットをより明確にするにつれて、ベクトルの長さが減少するように見えます。超球面の中心からの距離の計算方法(白色化PCA)

このように多次元空間で「距離」を判断できるのは正しいですか?投影された行列の係数の合計だけですか?

ご迷惑をおかけして申し訳ありません。

答えて

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距離は線形和ではなく、ゼロではありません(原点外)。

distance(x) = square_root(sum (x(i)^2)) 

これはあなたが探している場所ではない場合は、質問を展開していくつかのコードと例を含めてください。

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