Seonglae ChoSymmetric Matrix
- Each row and column represents the covariance, and the diagonal elements are the variances
- is correlation coefficient
- You can freely rearrange the indices in the covariance matrix
Positive Definite matrix
Variance is always positive and thenEigenvalue is also all positive.
주성분 분석(PCA) - 공돌이의 수학정리노트 (Angelo's Math Notes)
PCA가 말하는 것: 데이터들을 정사영 시켜 차원을 낮춘다면, 어떤 벡터에 데이터들을 정사영 시켜야 원래의 데이터 구조를 제일 잘 유지할 수 있을까? ※ 본 article에서는 열벡터(column vector) convention을 따릅니다.PCA는 종합점수를 ‘잘’ 계산하...
https://angeloyeo.github.io/2019/07/27/PCA.html
Covariance matrix (공분산 행렬)
Covariance 공분산이란 둘 이상의 변량(Variance)이 연관성을 가지며 분포하는 모양을 전체적으로 나타낸 분산이다 만약 영어 성적 하나에 대한 정보는점수 : 90 82 97 92일때 평균 : 92, 표준편차: 가 된다 만약 영어 하나가 아닌 수학까지 포함해서 두 변수의 연관성이 궁금하다면?즉, 영어를 잘한다면 수학도 잘할까? 에 대한 의문이…
https://yonghyuc.wordpress.com/2019/07/13/covariance-matrix-공분산-행렬/
Covariance matrix
In probability theory and statistics, a covariance matrix is a square matrix giving the covariance between each pair of elements of a given random vector. Any covariance matrix is symmetric and positive semi-definite and its main diagonal contains variances.
https://en.wikipedia.org/wiki/Covariance_matrix
