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协方差矩阵定义了我们数据的传播（方差）和方向（协方差）。
协方差矩阵的最大特征向量总是指向数据最大方差的方向，并且该向量的幅度等于相应的特征值。第二大特征向量总是正交于最大特征向量，并指向第二大数据的传播方向。
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对比上面两个图可知，特征值表示沿特征向量方向数据的方差，而协方差矩阵的方差分量表示沿轴的传播。如果没有协方差，则这两个值是相等的
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协方差矩阵定义了我们数据的传播（方差）和方向（协方差）。
协方差矩阵的最大特征向量总是指向数据最大方差的方向，并且该向量的幅度等于相应的特征值。第二大特征向量总是正交于最大特征向量，并指向第二大数据的传播方向。
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对比上面两个图可知，特征值表示沿特征向量方向数据的方差，而协方差矩阵的方差分量表示沿轴的传播。如果没有协方差，则这两个值是相等的
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本文标题：如何从形的角度理解协方差矩阵
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/rorscqtx.html
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