白色化
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開始行:
* 白色化 (whitening) [#n9df0c61]
//ここには %項目の説明を書いてください.よろしければ署名...
データの共分散行列が単位行列となるような変換をすること.
共分散行列 \(S\) を特異値分解する
\[S=\Phi\Lambda\Phi^\top\]
\(\Phi\) は正規直交行列,\(\Lambda\) は対角行列.
このとき,白色化変換は次式
\[\tilde{\mathbf{x}}=\Lambda^{-1/2}\Phi^\top(\mathbf{x}-\...
> -- しましま
** 関連項目 [#e8447f0b]
//英語や同義語のあとに,#brで区切って関連する項目をリスト...
-[[whitening]]
-[[球状化]]
-[[sphering]]
#br
-[[独立]]
-[[独立成分分析]]
#br
-[[検索:白色化 球状化]]
** リンク集 [#r955d9a7]
//関連するWWW資源があればリンクしてください.
** 関連文献 [#j8092468]
//この%項目%に関連する書籍や論文を紹介してください.
-[[Book/わかりやすいパターン認識]] 6-4[3]節
-[[Book/Pattern Classification]] 2.5.2節
-[[Book/Pattern Recognition and Machine Learning]] 12.1.3節
終了行:
* 白色化 (whitening) [#n9df0c61]
//ここには %項目の説明を書いてください.よろしければ署名...
データの共分散行列が単位行列となるような変換をすること.
共分散行列 \(S\) を特異値分解する
\[S=\Phi\Lambda\Phi^\top\]
\(\Phi\) は正規直交行列,\(\Lambda\) は対角行列.
このとき,白色化変換は次式
\[\tilde{\mathbf{x}}=\Lambda^{-1/2}\Phi^\top(\mathbf{x}-\...
> -- しましま
** 関連項目 [#e8447f0b]
//英語や同義語のあとに,#brで区切って関連する項目をリスト...
-[[whitening]]
-[[球状化]]
-[[sphering]]
#br
-[[独立]]
-[[独立成分分析]]
#br
-[[検索:白色化 球状化]]
** リンク集 [#r955d9a7]
//関連するWWW資源があればリンクしてください.
** 関連文献 [#j8092468]
//この%項目%に関連する書籍や論文を紹介してください.
-[[Book/わかりやすいパターン認識]] 6-4[3]節
-[[Book/Pattern Classification]] 2.5.2節
-[[Book/Pattern Recognition and Machine Learning]] 12.1.3節
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