特征值始终为 1

【问题标题】：Eigenvalues are always 1特征值始终为 1
【发布时间】：2018-06-06 13:39:58
【问题描述】：

当我得到 PCA 转换图像的对角线的特征值时，无论图像是什么，我总是得到 1。这背后的原因是什么？

我使用了以下代码。

coeff = pca(pmap);
disp(coeff);

[V,L]=eig (coeff'*coeff);
Lamda = diag(L);
disp(Lamda);

【问题讨论】：

简而言之，pca就是eig。
与the question you asked yesterday 一起看到这一点，我建议你从一本关于数学的书中学习 PCA，因为你似乎缺乏对它的感知/理解。首先找出您想要实现的目标，然后尝试确定 PCA 是否是正确的工具，如果是，则开始研究它，然后再实施它。看起来你有这条路线倒退。

【解决方案1】：

pca 输出的coeff 已经是特征向量，它们都是正交的。它们甚至是正交的，因为 MATLAB 对它们进行了归一化。相对权重在pca 的explained 输出参数中。

所以transpose(coeff)*coeff 给你一个单位矩阵，它只包含一个，而单位矩阵的特征向量显然都只是一个维度的1。

原因是 因为这就是线性代数的工作原理。

【讨论】：