1
ID (tekdüze veya normal) veriler için özdeğerlerin tahmini dağılımı
İle bir veri setim olduğunu varsayarsak ddd boyutlar (ör. d=20d=20d=20) böylece her boyut Xi∼U[0;1]Xi∼U[0;1]X_i \sim U[0;1] (alternatif olarak, her boyut Xi∼N[0;1]Xi∼N[0;1]X_i \sim \mathcal N[0;1]) ve birbirinden bağımsız. Şimdi bu veri kümesinden rastgele bir nesne çiziyorum ve k=3⋅dk=3⋅dk=3\cdot den yakın komşuları ve PCA'yı bu sette hesaplayın. Beklenenin aksine, özdeğerlerin hepsi aynı …