颖 · 2020年04月06日

cfa二级数量的问题

机器学习PCA部分：eigenvalue和spread讲的时候都说是所有点映射在新坐标轴上之后，数据间的离散程度，想问下：1、这个“数据”指的是原始数据点吗 2、eigenvalue和spread的区别是？谢谢！

添加评论

星星_品职助教 · 2020年04月12日

这块不是很重要，矩阵和向量CFA是不讲的，太复杂的东西考试也不会考。其实掌握个原理即旧的，彼此correlated的多个特征，经过转化后变成了少数几个uncorrelated的主成分基本就可以了，映射就是一个确定主成分的过程

星星_品职助教 · 2020年04月08日

同学你好，

“数据”指的是原始数据点；eigenvalue和spread表达的东西很类似，如果数据点之间的spread/variance/离散程度大，那么根据spread算出来的eigenvalue也大，PCA的过程就是根据eigenvalue的排序从大到小的进行选择。

颖 · 2020年04月11日

感觉还是有点模糊，没理解