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中心化矩阵
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数学和多元变量统计中,中心化矩阵[1]指对称幂等矩阵,且当其与向量相乘时,效果等用于从向量的每个分量中减去分量的平均值。
定义
大小为n的中心化矩阵是n×n的
- ,
- ,
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性质
给定长为n的列向量,的中心性可表为
其中是值全为1的列向量,是的分量的平均值。
- 是正半定对称阵。
- 沿向量有维度为1的零空间。
- 是正交投影矩阵。也就是说是在n-1维线性子空间上的投影,其与零空间正交(这是所有分量和为0的n向量构成的子空间)。
- 的迹是。
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应用
虽然与中心化矩阵相乘并不是去除向量均值的有效计算方法,但却是一种方便的分析工具。它不仅可用来去除单个向量的均值,还可去除存储在m×n矩阵的行或列中多个向量的均值。
左乘将从n列的每一列减去相应的均值,这样积的每列的均值都是0。相似地,右乘会从每行减去相应的均值,这样积的每行均值都为0。两侧均乘:将产生行列均值均为0的矩阵。
中心化矩阵提供了一种表示散布矩阵的方法:对数据样本,有,其中是样本均值。有了中心化矩阵,可以将散布矩阵更简洁地表示为
是多项分布的协方差矩阵,在特殊情况下分布参数为,。
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参考文献
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