09 - PCA Flashcards
1
Q
Was ist der core step der PCA?
A
Diagonalisierung der Matrix C
2
Q
Was ist die direkte Methode um Matrix C der PCA zu diagonalisieren?
A
Anwendung von SVD auf C
3
Q
Was sind die Nachteile die SVD auf Matrix C der PCA direkt anzuwenden?
A
- Die Dimensionen von C können sehr groß sein
- Condition Number (Verhältnis größter/kleinster
Eigenwert) ist hoch
4
Q
Was bezeichnet man als Normal (=Gaussian) Distribution?
A
Verteilung mit maximaler Entropie (=sicherste Vermutung =
geringste Annahmen) bei gegebenem Mittelwert und Varianz
5
Q
Wie sieht der Input einer PCA auf zufälligen Bildern aus?
A
Zufällige Bilder aber smooth (=neighbours correlated)
6
Q
Wie sieht das Ergebnis einer PCA auf zufälligen Bildern aus?
A
PC1: Überall hell/dunkel
PC2: Links hell, rechts dunkel
PC3: Oben hell, unten dunkel
PC4: Oben links und unten rechts hell ansonsten dunkel
Letzte PC: hohe Raumfrequenz, hauptsächlich Rauschen
