KL变换+PCA+关系

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KL变换+PCA+关系

 

KL变换和KL散度的关系？

In mathematical statistics, the Kullback–Leibler divergence (also called relative entropy) is a measure of how one probability distribution is different from a second, reference probability distribution.

KL 散度是一种衡量两个概率分布的匹配程度的指标，两个分布差异越大，KL散度越大。

以上是关于KL变换+PCA+关系的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章

模式识别（Pattern Recognition）学习笔记（三十五）-- K-L变换与PCA

pytorch代码中的KL-divergence与公式有啥关系？

数据清洗和特征选择→PCA→1.算法理解

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