СПРОСИ ПРОФИ
👍
0
👎 04

Снижение размерности

Для снижения размерности распознаваемых векторов использовал разложение Карунена-Лоэва. Но собственные числа, за исключением одного, оказались комплексными. Никогда с таким не сталкивался. Не знаю, как в такой ситуации снизить размерность до двух.
математика обучение     #1   11 апр 2016 11:34   Увидели: 5 клиентов, 2 специалиста   Ответить
👍
+5
👎 5
У Вас техническая ошибка. При снижении размерности строится выборочная ковариационная матрица, которая всегда симметрична. У таких матриц собственные числа только действительные.
👍
0
👎 0
Спасибо. Программа построения ковариационной матрицы работала некорректно. Исправил. Но появился новый вопрос.Одно из собственных чисел -отрицательное. А в критерии на однородность надо считаь ln?
  #3   19 апр 2016 16:24   Ответить
👍
+2
👎 2
Ковариационная матрица случайного вектора — квадратная симметрическая неотрицательно определенная матрица, на диагонали которой располагаются дисперсии компонент вектора, а внедиагональные элементы — ковариации между компонентами.
Ковариационная матрица случайного вектора является многомерным аналогом дисперсии случайной величины для случайных векторов.
Примените к своей матрице критерий Сильвестра.

Вопрос для Вас: может ли неотрицательно определенная матрица(то есть ковариационная матрица) иметь отрицательные собственные числа?
👍
0
👎 0
У ковариац. матриц все собственые числа вещественны и неотрицательны.

Задайте свой вопрос по математике
профессионалам

Сейчас онлайн 75 репетиторов по математике
Получите ответ профи быстро и бесплатно

Другие вопросы на эту тему:

👍
0
👎 01

2500 задач по математике   1 ответ

не могу решить задачу : из g слитков можно изготовить k деталей. один рабочий использовал l слитков, другой z слитков. сколько деталей изготовил каждый рабочий ?
  03 ноя 2016 13:42  
👍
+1
👎 16

Помогите разобраться с методом прогнозирования цен на основе метода разложения Карунена Лоэва   6 ответов

Здравствуйте,Я являюсь магистрантом, моей задачей является спрогнозировать цены (цены на товары и услуги) , которые являются нестационарными величинами с помощью метода разложения Карунена-Лоэва. Очень много литературы, но что касается прямого прогнозирования ничего нет(( Может кто нибудь сможет мне объяснить алгоритм данного метода , может быть кто-то встречался с ним ранее? заранее благодарю)
👍
0
👎 05

Если корни комплексные   5 ответов

У меня алгебраическое уравнение степени 2 и более со случайными коэффициентами, они получаются оценкой по случайной выборке из полиномиальной схемы. Решение моего уравнение есть оценка вектора вероятностей полиномиальной схемы, потому должны быть неотрицательными действительными числа. В силу случайности коэффициентов корни иногда(особенно при малых выборках) получаются комплексными. Как же мне их интерпретировать и как получать в этом случае оценки вероятностей.
  16 мар 2016 14:49  
👍
0
👎 03

Размерность формулы   3 ответа

есть формула
u = Fh (H-h) / [ (H-2h) RT ]
u — количество вещества("мю"),
F — сила,
h — длина(метр),
H — длина(метр),
R — универсальная газовая постоянная [ Дж / (моль * К) ],
T — абсолютная температура(К)

вычисляю размерность этой формулы:
Н * м * м/ [ м * Дж/(моль * К) * К

все производные размерности свожу к "начальным"(производные размерности оформил в круглые скобки):
[m]\mu=\frac{(kg…
  05 ноя 2012 05:49  
👍
0
👎 08

Выборка   8 ответов

http://i.imgur.com/zhbGx.jpg

Что такое дискретная случайная величина — знаю, что такое — непрерывная случайная величина — знаю.

Мои соображения: Значения в выборке не повторяются — значит о дискретности сказать не можем однозначно.

Значение в выборке всегда можно пронумеровать, на то она и выборка. В 11.2.1 значения не повторяются. Но быть может 2 ситуации:
а) в генеральной…
  03 май 2012 13:24  
👍
+1
👎 113

Метод главных компонент   13 ответов

что такое метод главных компонент, основанный на разложении Карунена-Лоэва. Мой научный руководитель определил тему моего диплома — применение метода главных компонент в медицинской диагностике. Я прохожу преддипломную практику в ВЦ военного госпиталя.
  28 дек 2010 13:16  
ASK.PROFI.RU © 2020-2021