Содержание
- Введение 1
- Математические основы векторных пространств и линейной алгебры 2
- - Векторные пространства и их свойства 2.1
- - Матрицы и матричные операции 2.2
- - Собственные значения и собственные векторы 2.3
- Статистические основы метода главных компонент 3
- - Математическое ожидание и дисперсия 3.1
- - Ковариация и корреляция 3.2
- - Матрица ковариации 3.3
- Алгоритм метода главных компонент 4
- - Центрирование данных 4.1
- - Вычисление собственных значений и собственных векторов 4.2
- - Выбор главных компонент и объясненная дисперсия 4.3
- Применение метода главных компонент на практике 5
- - PCA в обработке изображений 5.1
- - PCA в анализе данных генома 5.2
- - PCA в финансовом анализе 5.3
- Заключение 6
- Список литературы 7