你想弄懂什么？

找到答案，看到讲解发生的那一刻，再顺着概念继续探索。

视频原语言

关于「在这个 PCA 片段中使用的散度矩阵公式是什么，伴随什么条件？」

1 个关键词匹配

正在理解你的问题，下面的搜索结果可先查看。

理解原因

PCA 算法从数据中减去均值以将其中心化，这意味着所有点的均值应该为零。这一步为随后的基于方差的步骤做准备，使散度矩阵的公式更简单。

适用条件：数据必须首先表示为矩阵 X。；减去的是均值 $\overline{X}$ 。；在这一步之后，视频在散度矩阵讨论中使用 $\overline{X} = 0$ 。