Derivazione della matrice di dispersione totale (all'interno della classe + tra le classi)

Stavo armeggiando con i metodi PCA e LDA e sono bloccato a un certo punto, ho la sensazione che sia così semplice che non riesco a vederlo.

Le matrici di dispersione all'interno della classe ( ) e tra le classi ( ) sono definite come: $S_W$ $S_B$

S_{W} = \sum_{i = 1}^{C} \sum_{t = 1}^{N} (x_{t}^{i} - μ_{i}) (x_{t}^{i} - μ_{i})^{T}

$S_W = \sum_{i=1}^C\sum_{t=1}^N(x_t^i - \mu_i)(x_t^i - \mu_i)^T$

S_{B} = \sum_{i = 1}^{C} N (μ_{i} - μ) (μ_{i} - μ)^{T}

$S_B = \sum_{i=1}^CN(\mu_i-\mu)(\mu_i-\mu)^T$

La matrice di dispersione totale è indicata come: $S_T$

S_{T} = \sum_{i = 1}^{C} \sum_{t = 1}^{N} (x_{t}^{i} - μ) (x_{t}^{i} - μ)^{T} = S_{W} + S_{B}

$S_T = \sum_{i=1}^C\sum_{t=1}^N(x_t^i - \mu)(x_t^i - \mu)^T = S_W + S_B$

dove C è il numero di classi e N è il numero di campioni sono campioni, è la sua media di classe, $x$ $\mu_i$ $\mu$ è la media generale.

Durante il tentativo di derivare $S_T$ sono arrivato al punto in cui avevo:

(x - μ_{i}) (μ_{i} - μ)^{T} + (μ_{i} - μ) (x - μ_{i})^{T}

$(x-\mu_i)(\mu_i-\mu)^T + (\mu_i-\mu)(x-\mu_i)^T$

come termine. Questo deve essere zero, ma perché?

Infatti:

\begin{aligned} S_{T} & = \sum_{i = 1}^{C} \sum_{t = 1}^{N} (x_{t}^{i} - μ) (x_{t}^{i} - μ)^{T} \\ = \sum_{i = 1}^{C} \sum_{t = 1}^{N} (x_{t}^{i} - μ_{i} + μ_{i} - μ) (x_{t}^{i} - μ_{i} + μ_{i} - μ)^{T} \\ = S_{W} + S_{B} + \sum_{i = 1}^{C} \sum_{t = 1}^{N} [(x_{t}^{i} - μ_{i}) (μ_{i} - μ)^{T} + (μ_{i} - μ) (x_{t}^{i} - μ_{i})^{T}] \end{aligned}

$\begin{align} S_T &= \sum_{i=1}^C\sum_{t=1}^N(x_t^i - \mu)(x_t^i - \mu)^T \\ &= \sum_{i=1}^C\sum_{t=1}^N(x_t^i - \mu_i + \mu_i - \mu)(x_t^i - \mu_i + \mu_i - \mu)^T \\ &= S_W + S_B + \sum_{i=1}^C\sum_{t=1}^N\big[(x_t^i - \mu_i)(\mu_i - \mu)^T + (\mu_i - \mu)(x_t^i - \mu_i)^T\big] \end{align}$

discriminant-analysis

— nimcap
fonte

La risposta è che stai sommando le deviazioni dei valori attorno alla loro media e che la somma è zero. Ma cosa sono precisamente

? In che modo

correlati a

? La qualità delle risposte dipenderà da quanto accuratamente indovineremo, ma ci stai costringendo a fare un sacco di ipotesi!

x

$x$

m

$m$

m_{i}

$m_i$

m

$m$

m_{i}

$m_i$

μ

$\mu$

μ_{i}

$\mu_i$

— whuber

@whuber: hai perfettamente ragione, ho rivisto la mia domanda.

— nimcap,

Se si assume

\frac{1}{N} \sum_{t = 1}^{N} x_{t}^{i} = μ_{i}

$\frac{1}{N}\sum_{t=1}^Nx_t^{i}=\mu_i$

Poi

\sum_{i = 1}^{C} \sum_{t = 1}^{N} (x_{t}^{i} - μ_{i}) (μ_{i} - μ)^{T} = \sum_{i = 1}^{C} (\sum_{t = 1}^{N} (x_{t}^{i} - μ_{i})) (μ_{i} - μ)^{T} = 0

$\sum_{i=1}^C\sum_{t=1}^N(x_t^i-\mu_i)(\mu_i-\mu)^T=\sum_{i=1}^C\left(\sum_{t=1}^N(x_t^i-\mu_i)\right)(\mu_i-\mu)^T=0$

e la formula vale. Ti occupi del secondo mandato nello stesso modo.

— mpiktas
fonte

(+1) Il secondo termine, essendo la trasposizione del primo, deve anche essere zero :-).

— whuber

@whuber, sì, anche quello :)

— mpiktas

Ciao, non capisco perché il presupposto sia valido? Qualcuno può spiegarlo?

— Mvkt

μ_{i}

$\mu_i$

μ_{i}

$\mu_i$

i

$i$

μ_{i}

$\mu_i$