Главная > Введение в статистическую теорию распознавания образов
<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
Пред.
След.
Макеты страниц

Распознанный текст, спецсимволы и формулы могут содержать ошибки, поэтому с корректным вариантом рекомендуем ознакомиться на отсканированных изображениях учебника выше

Также, советуем воспользоваться поиском по сайту, мы уверены, что вы сможете найти больше информации по нужной Вам тематике

2.4.6. Теория возмущений.

Выразим собственные векторы и собственные значения возмущенной матрицы через собственные векторы и собственные значения невозмущенпой матрицы с точностью до первого порядка малости.

Пусть — действительная, симметрическая матрица размера — действительная, симметрическая матрица возмущений. Пусть далее Ф и -соответственно собственные векторы и собственные значения матрицы Допустим, что собственные значения — разные. Выразим собственные векторы и собственные значения матрицы

через с точностью до первого порядка малости. Это можно осуществить путем сохранения лишь членов первого порядка

малости в следующем уравпении;

где

Окончательное уравнение имеет вид

Для вычисления значения доумножим (2.198) на и так как и то получим, что

Можно представить в виде линейной комбинации векторов Ф, следующим образом:

где

Если доумножить (2.198) на Ф], то можно получить, что для

Для определения величин введем для векторов условие нормировки с точностью до первого порядка малости, т. е. потребуем, чтобы

откуда следует, что

Заметим, что Окончательно результат имеет следующий вид:

и

Стандартные данные.

В этой книге во всех примерах использованы следующие данные [Мэрил, Грин 1963], которыо будем называть стандартными данными.

1. Вид распределения — нормальное распределение.

2. Размерность пространства — 8.

3. Число классов — 4.

4. Число объектов одного класса — 200 (если не оговорена особо, то генерируется 200 объектов одного класса в соответствии с распределением, имеющим перечисленные ниже параметры)

5. Параметры распределения

(см. скан)

Categories

1
Оглавление
email@scask.ru