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9d0efc6a9f
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33ec6a1db4
2 changed files with 4 additions and 4 deletions
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@ -31,7 +31,7 @@ Vengono individuati dei nuovi assi, ortogonali tra loro, su cui proiettare i dat
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Nello spazio delle immagini, i principali componenti sono ortogonali quando sono gli *autovettori della matrice di covarianza*.
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L'obiettivo è di eliminare features con varianza molto bassa, che quindi sono comuni tra tutti i sample e poco utili a discriminare classi.
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Calcoliamo l'optimal k
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Dato un training set TS di m sample di n dimensioni, calcoliamo
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- il vettore medio $\hat{x}$ del training set $$\hat{x}=\frac{1}{m}\sum_{i=1}^{m}x_{i}$$
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