KL变换+PCA+关系

KL变换和KL散度的关系?

In mathematical statistics, the Kullback–Leibler divergence (also called relative entropy) is a measure of how one probability distribution is different from a second, reference probability distribution.

KL 散度是一种衡量两个概率分布的匹配程度的指标,两个分布差异越大,KL散度越大。

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  2. KL变换与PCA的关系

    PCA的变换矩阵是协方差矩阵,K-L变换的变换矩阵可以有很多种(二阶矩阵.协方差矩阵.总 类内离散度矩阵等等).当K-L变换矩阵为协方差矩阵时,等同于PCA.

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  7. PCA变换与KL变换

    PCA 方法是由 Turk 和 Pentlad 提出来的,它的基础就是 Karhunen-Loeve 变换(简称 KL变换),是一种常用的正交变换. PCA的变换矩阵是协方差矩阵,K-L变换的变换矩阵 ...

  8. PCA变换与KL变换区别

    PCA的变换矩阵是协方差矩阵,K-L变换的变换矩阵可以有很多种(二阶矩阵.协方差矩阵.总类内离散度矩阵等等).当K-L变换矩阵为协方差矩阵时,等同于PCA.

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