vault backup: 2025-01-14 17:07:40

This commit is contained in:
Marco Realacci 2025-01-14 17:07:40 +01:00
parent 9d0efc6a9f
commit 33ec6a1db4
2 changed files with 4 additions and 4 deletions

View file

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