Hello
Mình đang tìm hiểu về pca.
Mình có thắc mắc như sau mong các bạn giải đáp
Vấn đề 1
Ví dụ 1 tập ảnh có 4 ảnh: X1,X2,X3,X4
- Giờ mỗi ảnh này sẽ được chuẩn hóa
- Rồi tìm ma trân hiệp phương sai của ảnh đó dựa vào ma trận chuyển vị của nó
- Rồi tìm trị riêng và vector riêng
- Chọn k trị riêng lớn nhất rồi chuyển dữ liệu về không gian mới
Nhưng mình xem 1 số bài thấy họ làm như sau: - Chuyển 4 ảnh x1,x2,x3,x4 về vector rồi ghép vào 1 ma trận chung (đáng ra phải tính riêng cho từng ảnh)
- Tìm ma trận hiệp phương sai của ma trận này, rồi tìm trị riêng, vector riêng của ma trận này là sao nhỉ.
Chi tiết trong slide này tại bước 5
https://drive.google.com/file/d/0B4bbONXZVeOSVTVJZmtWY2pOUEVycXJfMDVnMnlHWlRlNTNn/view?usp=sharing
Vấn đề 2: Việc tìm ma trận hiệp phương sai của 1 ảnh X m hàng x cột. Được tìm thông qua ma trận chuyển vị của nó
[DEAD LINK]
Nhưng có người thì viết
[DEAD LINK]
Có người thì viết
[DEAD LINK]
Về cơ bản 1 ma trận k phải là ma trận vuông m.n khi nhân với ma trận chuyển vị của nó n.m thì sẽ ra ma trận vuông m.m. Ở đây thứ tự nhân khác nhau thì cho ra ma trận khác nhau và cỡ khác nhau. Vậy 2 cách viết trên có ảnh hưởng gì không?
Update thêm 1 vấn đề T.T
Mình đọc thấy vector riêng tìm được từ ma trận hiệp phương sai là chiều của không gian mới. và các vector này độc lập tuyến tính với nhau nghĩa là trực giao với nhau đôi 1 với nhau
2 vector trực giao (vuông góc) nếu tích vô hướng của chúng =0
mình lấy 1 ví dụ ở đây về độc lập truyến tính
(1,2,3,4) và (-3,-6,-9,5) là độc lập tuyến tính
Lấy ví dụ ở:
Nhưng mình tính tích vô hướng của 2 vector này không bằng 0 là sao nhỉ, nghĩa là chúng không trực giao với nhau
Thank you